[imLabel,n] = bwlabel(Img_BW); %对各连通域进行标记 aa=[]; tt=1; figure; for i=1:n mask=zeros(size(imLabel)); mask(imLabel==i)=1; Num=length(find(mask==1)); se= strel('rectangle',[5 5]); mask=imclose(mask,se); mask=imfill(mask,'hole'); stats = regionprops(mask,'Circularity'); if Num<30 continue; end if stats.Circularity==inf continue; end aa(tt)=stats.Circularity; tt=tt+1; imshow(mask);title(num2str(aa(tt-1))); pause(0.5); end
时间: 2023-11-16 13:06:12 浏览: 26
这段代码是对二值图像进行连通域分析,并对每个连通域进行圆度(circularity)计算。
首先使用`bwlabel`函数对二值图像进行连通域标记,得到一个标记矩阵`imLabel`和连通域数量`n`。
接着,对于每个连通域,将其包围在一个全零的矩阵`mask`中,并使用膨胀和填充操作对其进行形态学处理,得到一个完整的二值掩膜。
然后,使用`regionprops`函数计算该连通域的圆度,并将结果存储在`stats.Circularity`中。
最后,如果该连通域像素数量小于30或圆度为无穷大,则跳过该连通域。否则,将其圆度值存储在数组`aa`中,并显示处理后的二值掩膜。
相关问题
mLabel = bwlabel(Img_bw); stats = regionprops(imLabel,'Area'); area = cat(1,stats.Area); index = find(area==max(area)); Img_bw = ismember(imLabel,index); Img_BW1=im2bw(Img_gray,0.5*graythresh(Img_gray(Img_bw~=0))); Img_BW1=Img_BW1.*Img_bw; Img_bw_kong=Img_bw-Img_BW1;
这段代码是用于进行图像分割的,也就是将图像中的不同区域分离出来。具体来说,代码首先使用`bwlabel`函数对二值化图像`Img_bw`进行连通域标记,得到每个连通域的标记号。然后使用`regionprops`函数计算每个连通域的面积,将所有面积放入一个数组`area`中。接着找到面积最大的连通域的标记号,用`ismember`函数提取该连通域,并将其保存到`Img_bw`中。
接下来,根据图像的灰度阈值,使用`im2bw`函数将原图像`Img_gray`转化为二值图像`Img_BW1`。由于前面已经得到了目标区域的二值图像,所以这里需要将`Img_BW1`与`Img_bw`相乘,将非目标区域的像素点置零,得到最终的二值图像`Img_bw_kong`,即空白区域的二值化结果。