matlab中函数bwboundaries的输出数据说明

函数bwboundaries的输出是一个cell数组，其中每个元素代表一个联通区域的轮廓线。

每个元素是一个n×2的矩阵，其中n是轮廓线上的点数。第一列是点的行坐标，第二列是点的列坐标。如果轮廓线是闭合的，最后一个点的坐标与第一个点的坐标相同。

例如，如果输入图像有三个联通区域，那么bwboundaries的输出将是一个大小为3的cell数组，每个元素都是一个n×2的矩阵。

相关问题

matlab中bwboundaries函数

### 回答1：
bwboundaries函数是MATLAB中的一个图像处理函数，用于提取二值图像中的边界。该函数可以返回一个包含所有边界像素坐标的cell数组，每个cell表示一个边界。该函数的语法为：

[B,L,N] = bwboundaries(BW)

其中，BW为二值图像，B为包含所有边界像素坐标的cell数组，L为标记连通区域的矩阵，N为连通区域的数量。

### 回答2：
BWboundaries函数是MATLAB中一个非常有用的图像处理函数，主要用于获取二值图像中的边界轮廓。在计算机视觉或者数字图像处理中，常常需要对二值图像进行分析和处理，例如目标检测、物体跟踪、图像匹配等等，而这些都需要先对图像边界轮廓进行提取和分析。

该函数的语法为：B = bwboundaries(BW)，其中BW是一个二值图像，B是一个cell结构体，包含了所有轮廓的像素坐标。例如，如果有n个轮廓，则B{1}代表第一个轮廓的像素坐标，B{2}代表第二个轮廓的像素坐标，以此类推。

该函数实现了一种叫做“追踪法”的算法，其主要思想是将边界像素看作一个个点，然后从一个未追踪的点开始，沿着边界像素一步一步地进行追踪，直到回到起始点为止。这种算法可以有效地提取出图像中的所有边界轮廓，即使有多个边界轮廓也可以一次性提取出来。

使用BWboundaries函数以后，我们可以进一步进行一些分析和处理，例如计算物体的面积、周长、中心点等等。这些信息可以帮助我们更好地理解和处理图像，从而实现更加复杂的图像处理任务。

总之，BWboundaries函数在MATLAB中是一个非常常用的函数，可以方便地提取二值图像中的边界轮廓，为后续的图像处理任务提供了很大的便利。

### 回答3：
bwboundaries函数是Matlab中用于寻找二维二值图像中的边界的函数。它的基本语法为boundaries = bwboundaries(BW)，其中BW是一个逻辑矩阵，表示原始的二维二值图像。

函数返回结果是一个元胞数组boundaries，其中每个元胞包含着一个边界的坐标集合。每个边界坐标集合都是一个n×2的矩阵，其中n为边界上像素的个数。矩阵的每一行都是一个像素的坐标，第一列为其行数，第二列为其列数。

如果输入的BW矩阵有多个连通区域，则返回的boundaries元胞数组会包含多个元胞，每个元胞表示一个连通区域的边界。

使用bwboundaries函数时需要注意以下几点：

1. 输入的BW矩阵必须是二维二值图像，其元素只能取0或1，0表示背景，1表示目标。

2. 由于该函数是基于边缘追踪算法实现的，因此对于像素较少或边缘太细的图像可能无法准确识别出边界。

3. 函数的返回结果是一个元胞数组，可以通过调用cellfun函数遍历每个元胞进行后续处理。

4. Matlab官方提供了一些示例程序，可以帮助学习和理解bwboundaries函数。

bwboundaries函数在图像处理中有着广泛的应用，比如用于车牌字符识别、手写字体识别、血管分析等。熟练掌握该函数的使用和原理，可以帮助我们更加有效地处理图像数据。

matlab bwboundaries函数

### 回答1：
matlab bwboundaries函数是用于提取二值图像中物体边界的函数。它可以返回一个细胞数组，其中每个元素都是一个包含物体边界像素坐标的向量。这个函数可以用于图像分割、物体识别和跟踪等应用中。

### 回答2：
Matlab bwboundaries函数是一种用于图像分割和边界探测的函数。该函数的主要功能是找出二值化图像中所有连续的物体的边界，并将其保存为一个包含所有边界点的向量集合。这些边界点可以用于绘制物体的轮廓图或进行图像分析。

使用Matlab bwboundaries函数时，首先需要将原始图像进行二值化处理，然后将其作为函数的输入参数。在函数的输出中，每个物体的边界点集合被存储为一个二维矩阵，其中每一行表示物体的一个边界点，点的坐标分别存储在第一列和第二列中。

在实际应用中，Matlab bwboundaries函数被广泛用于目标检测、图像分割、模式识别等领域。例如，它可以用于检测医学图像中的病变区域、分离计算机视觉图像中的不同物体、快速测量工业生产中的产品尺寸等。

然而，在使用Matlab bwboundaries函数时，一些常见的问题需要注意。例如，在图像分割时需要选择适当的二值化算法和阈值；在多个物体重叠的情况下，函数可能会把它们混淆在一起，导致分割结果不准确等。

总之，Matlab bwboundaries函数作为图像分割和边界探测的核心工具之一，在实际应用中发挥着重要的作用。合理的使用以及结合其他分析工具可以实现更为准确和高效的图像分析。

### 回答3：
Matlab中的bwboundaries函数是用来找到二值图像中所有边缘的函数。该函数可以帮助我们理解二值图像中的形状和边缘，从而更好地分析和处理图像。

使用该函数前需要提供一个二值图像作为输入参数，该图像必须是黑白的，在该图像中，背景是黑色，目标是白色。该函数返回的是一个cell数组，其中每个元素对应一个目标的边缘点的坐标。

在返回的结果中，每个目标的边缘是一个闭合环，由一系列的边缘点组成。通过这些点的连接，可以获得目标的轮廓。由此可以实现图像中物体的分割和识别。

在使用bwboundaries函数时，还可以指定其参数以获取想要的结果。例如，可以通过边缘点的坐标数组来获取目标的几何特征，例如面积、周长、重心等。此外，该函数还可以帮助我们获得图像中所有目标的数量，以及每个目标的属性信息。

总的来说，Matlab中的bwboundaries函数是图像处理中重要的工具函数之一，可以帮助我们快速准确地分析和处理图像中的目标。通过该函数，我们可以更深入地了解图像中的物体和其形状，从而更好地处理和分析它们。