hold on; % 确定圆形目标 stats = regionprops(L,'Area','Centroid'); % 设置求面积 threshold = 0.85; for k = 1:length(B) boundary = B{k}; delta_sq = diff(boundary).^2; % 求周长 perimeter = sum(sqrt(sum(delta_sq,2))); % 求面积 area = stats(k).Area; metric = 4*pi*area/perimeter^2; metric_string = sprintf('%2.2f',metric); % 根据阈值匹配 if metric > threshold centroid = stats(k).Centroid; plot(centroid(1),centroid(2),'ko'); text(centroid(1)-2,centroid(2)-2, '这是圆形','Color',... 'k','FontSize',14,'FontWeight','bold'); end text(boundary(1,2)-10,boundary(1,1)-12, metric_string,'Color',... 'k','FontSize',14,'FontWeight','bold'); end title('图像形状识别')

这段代码是用于在二值化图像中识别圆形目标，并将识别结果标记在图像上。具体实现过程如下：

首先使用`regionprops`函数提取出二值化图像中的连通区域，并计算出每个连通区域的面积和质心位置。然后对于每一个连通区域的边界，计算其周长和面积，并通过计算周长和面积的比值来判断是否为圆形。如果比值大于设定的阈值，则认为该连通区域是圆形目标，将其质心位置标记在图像上，并在目标旁边显示“这是圆形”的文字。同时，在边界上显示该连通区域的周长和面积比值。最后，将处理后的图像显示出来。

需要注意的是，该代码在使用之前需要先进行二值化处理，即将图像转换为黑白二值图像，可以使用Matlab自带的`im2bw`函数或者其他二值化算法进行处理。另外，需要设定阈值和其他参数来适配不同的图像和圆形目标。