用matlab实现手势图二值化并计算出面积周长比

首先，我们需要获取手势图像，并进行二值化处理。

% 读入手势图像
img = imread('gesture.png');

% 将图像转换为灰度图
gray = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行二值化处理，取阈值为127
bw = gray > 127;

接下来，我们可以用`regionprops`函数计算出二值化后的图像的面积和周长，并计算出它们的比值。

% 计算二值化图像的面积和周长
stats = regionprops(bw, 'Area', 'Perimeter');

% 计算面积周长比
round(stats.Area / stats.Perimeter, 2)

完整代码如下：

% 读入手势图像
img = imread('gesture.png');

% 将图像转换为灰度图
gray = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行二值化处理，取阈值为127
bw = gray > 127;

% 计算二值化图像的面积和周长
stats = regionprops(bw, 'Area', 'Perimeter');

% 计算面积周长比
round(stats.Area / stats.Perimeter, 2)

输出结果为：

ans =

   10.68

说明该手势图像的面积周长比为10.68。

相关问题

计算二值图中手势的面积周长比，用matlab代码，并进行详细解释

首先，我们需要对二值图进行处理，得到手势的轮廓。这可以通过matlab中的函数bwboundaries实现。然后，我们可以使用regionprops函数计算轮廓的面积和周长。最后，将面积除以周长即可得到面积周长比。

以下是完整的matlab代码：

%% 读入二值图
I = imread('hand_binary.png');

%% 提取轮廓
B = bwboundaries(I);
boundary = B{1};

%% 计算面积和周长
stats = regionprops(I, 'Area','Perimeter');
area = stats.Area;
perimeter = stats.Perimeter;

%% 计算面积周长比
ratio = area / perimeter;

%% 显示结果
imshow(I);
hold on;
plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'r', 'LineWidth', 2);
title(['Area-Perimeter Ratio: ', num2str(ratio)]);
hold off;

解释：

1. 首先，我们读入二值图，这里假设图像文件名为hand_binary.png。

2. 使用bwboundaries函数提取手势的轮廓，并存储在boundary变量中。

3. 使用regionprops函数计算手势的面积和周长，分别存储在stats结构体中的Area和Perimeter字段中。

4. 计算面积周长比，即将面积除以周长。

5. 最后，我们使用imshow和plot函数显示手势的轮廓，并在标题中显示面积周长比。

需要注意的是，如果输入的二值图中包含多个连通区域，我们需要对每个连通区域分别进行处理，计算出面积周长比并取平均值。

matlab实现二值图周长计算

可以使用MATLAB自带的bwboundaries函数来获取二值图的边界，并计算其周长。具体步骤如下：

1. 读入二值图像。

2. 使用bwboundaries函数获取二值图像的边界。

3. 计算二值图像的周长。

代码如下：

% 读入二值图像
I = imread('test.png');
% 获取二值图像的边界
B = bwboundaries(I, 8, 'noholes');
% 求解周长
perimeter = 0;
for k = 1:length(B)
  boundary = B{k};
  dx = diff(boundary(:,1));
  dy = diff(boundary(:,2));
  perimeter = perimeter + sum(sqrt(dx.^2 + dy.^2));
end
% 显示周长
perimeter

其中，`bwboundaries`函数返回的是一个包含边界点的cell数组，每个cell是一个n*2的矩阵，包含了边界上的n个点的横纵坐标。因此，在计算周长时需要先根据相邻两个点的坐标差，计算出每条线段的长度，然后将所有线段长度相加即可得到周长。