matlab边缘提取正方形

### MATLAB中实现图像处理以检测并提取正方形的边缘

为了在MATLAB中实现从图像中提取正方形的边缘的任务，可以采用以下方法：

#### 准备工作
确保安装了Image Processing Toolbox。此工具箱提供了多种用于图像分析的功能函数。

#### 创建测试图像
如果要创建一个包含圆形、正方形和矩形的不同灰度级别的合成图像作为实验对象，则可以通过如下方式构建：

% 定义图像大小
imageSize = 200;
I = uint8(zeros(imageSize));

% 添加形状到图像中
squarePosition = [50, 50]; % 正方形左上角位置
squareSideLength = 70;     % 边长
rectanglePosition = [120, 30];
rectangleWidthHeight = [90, 40];

% 绘制白色背景下的黑色图形
for i = squarePosition(1):(squarePosition(1)+squareSideLength-1)
    for j = squarePosition(2):(squarePosition(2)+squareSideLength-1)
        I(i,j) = 255;
    end
end

for i = rectanglePosition(1):(rectanglePosition(1)+rectangleWidthHeight(2)-1)
    for j = rectanglePosition(2):(rectanglePosition(2)+rectangleWidthHeight(1)-1)
        I(i,j) = 128;
    end
end

imshow(I);
title('Original Image');

#### 应用边缘检测算法
利用`edge()`函数来执行边缘检测操作。这里可以选择不同的边缘检测算子如Sobel、Prewitt或Canny等。对于本案例而言，推荐使用Canny算子因为它能够较好地区分噪声和其他特征点。

BW_canny = edge(imcomplement(I), 'canny'); % 对反相后的图像应用 Canny 算法
figure;
imshow(BW_canny);
title('Detected Edges using Canny Algorithm');

#### 提取特定几何形状——正方形
由于已经得到了二值化的边缘图，在此基础上进一步筛选出满足条件（即四条边长度几乎相同且角度接近直角）的对象即可视为正方形。这一步骤可能涉及到形态学运算以及霍夫变换(Hough Transform)，后者特别适合用来识别直线段从而帮助定位矩形轮廓。

se = strel('line', 10, 0); % 构造线结构元
BW_dilated = imdilate(BW_canny, se);

[B,L] = bwboundaries(BW_dilated,'noholes');

stats = regionprops(L,'Area','Perimeter','BoundingBox');

minSquareSize = 60*60; % 设定最小面积阈值过滤掉小区域
squares = [];

for k=1:length(stats)
    if stats(k).Area >= minSquareSize && abs((sqrt(stats(k).Area)/stats(k).Perimeter - 0.25))<0.05
        squares{end+1} = stats(k).BoundingBox;
    end
end

hold on;
for k=1:length(squares)
    rectangle('Position',squares{k},'EdgeColor','r','LineWidth',2);
end
hold off;

title(['Found ',num2str(length(squares)), ' Squares']);

通过上述过程可以在给定条件下有效地找到并标记原始图片中存在的所有近似于正方形的目标物体[^1][^2]。