使用matlab利用 Ostu 自动阈值对图像进行二值化，之后完成蓝色线条的边界跟踪，给出代码

下面是使用matlab进行图像二值化并进行蓝色线条边界跟踪的代码：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 利用Ostu算法求出自适应阈值
level = graythresh(gray_img);

% 将图像二值化
bw_img = imbinarize(gray_img, level);

% 提取蓝色通道
blue_channel = img(:,:,3);

% 对蓝色通道进行二值化
blue_bw = imbinarize(blue_channel);

% 将二值化后的图像进行腐蚀和膨胀操作，去除噪点
se = strel('disk', 2);
blue_bw = imerode(blue_bw, se);
blue_bw = imdilate(blue_bw, se);

% 对二值化后的蓝色通道进行边界跟踪
B = bwboundaries(blue_bw);

% 绘制边界
figure, imshow(img), hold on
for k = 1:length(B)
    boundary = B{k};
    plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'g', 'LineWidth', 2)
end

说明：

1. 首先读入图像，并将其转换为灰度图像。
2. 利用Ostu算法求出自适应阈值，并将图像进行二值化。
3. 提取蓝色通道，并对其进行二值化。
4. 对二值化后的蓝色通道进行腐蚀和膨胀操作，去除噪点。
5. 对二值化后的蓝色通道进行边界跟踪，并绘制边界。