matlab bwboundaries函数的具体用法

Matlab中的bwboundaries函数可以用来提取二值图像中物体的边界。具体用法如下：

boundaries = bwboundaries(BW);

其中，BW为输入的二值图像，boundaries为输出的包含物体边界的点集，每个元素为一个n×2的数组，表示一条边界线上的n个点的坐标。

另外，如果需要将提取的边界可视化，可以使用如下代码：

imshow(BW);
hold on;
for i = 1:length(boundaries)
boundary = boundaries{i};
plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'g', 'LineWidth', 2);
end
hold off;

其中，imshow函数用来显示原始二值图像，hold on函数用来保持当前图像并在其上绘制边界，plot函数用来绘制边界线。

相关问题

bwboundaries函数的用法

bwboundaries函数是MATLAB中的一个图像处理函数，用于查找二值图像内的边界。

语法：B = bwboundaries(BW)

输入参数：BW - 二值图像，数据类型为逻辑类型

输出参数：B - 一个元胞数组，其中每个元胞包含一个N-by-2矩阵，表示一个连通区域内像素的行列坐标。

示例：

% 创建一个随机的二值图像
bw = randi([0 1], 10, 10);
% 转换为逻辑类型
bw = logical(bw);
% 查找边界
B = bwboundaries(bw);
% 绘制边界
figure;imshow(bw);
hold on;
for k = 1:length(B)
boundary = B{k};
plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'r', 'LineWidth', 2)
end

运行以上代码，将会生成一个包含随机白点的二值图像，并在图像中用红色线条绘制出每个连通区域的边界。

注意：该函数不支持二值图像中存在孔洞的情况，如果需要考虑孔洞的情况，可以使用regionprops函数。

请根据以下几个参考函数生成一个基于迭代阈值法实现onion.png图像分割的MATLAB代码程序，参考函数如下：（1）graythresh函数 LEVEL =graythresh ( I )：采用OTSU方法计算图像I的全局最佳阈值LEVEL。 BW=im2bw(I, LEVEL)：采用阈值LEVEL实现灰度图像I的二值化。 BW=imbinarize（I）：采用基于OTSU方法的全局阈值实现灰度图像I的二值化。 BW=imbinarize ( I ,METHOD):采用METHOD指定的方法获取阈值实现灰度图像I的二值化。METHOD可选global和adaptive，前者指定OTSU方法，后者采用局部自适应阈值方法。 （2）hough函数 [H,THETA,RHO] = hough (BW):对输入图像BW进行hough变换。H表示图像hough变换后的矩阵；THETA表示hough变换生成各个单元对应的 值，RHO表示hough变换生成轴的各个单元对应的值。 （3）houghlines函数 LINES =houghlines(BW,THETA,RHO,PEAKS)：根据hough变换的结果提取图像BW中的线段。THETA和RHO由函数hough的输出得到，PEAKS表示hough变换的峰值，由函数houghpeaks的输出得到；LINE为结构矩阵，长度为提取出的线段的数目，矩阵中每个元素表示一条线段的相关信息。 （4）houghpeaks函数 PEAKS=houghpeaks(H,NUMPEAKS):提取hough变换后参数平面的峰值点，NUMPEAKS指定要提取的峰值数目，默认为1；返回值PEAKS为一个Q×2矩阵，包含峰值的行列坐标，Q为提取的峰值数目。 （5）bwboundaries函数 B = bwboundaries (BW)：搜索二值图像BW的外边界和内边界。 B = bwtraceboundary (BW,P,FSTEP)：跟踪二值图像BW中的目标轮廓，目标区域取值非0；参数P是初始跟踪点的行列坐标的二元矢量；FSTEP表示初始查找方向。 （6）qtdecomp函数 S = qtdecomp (I)：将一幅灰度方图I进行四叉树分解，直到每个小方块图像都满足规定的某种相似标准。

以下是基于迭代阈值法实现onion.png图像分割的MATLAB代码程序：

% 读入图像
I = imread('onion.png');
% 转换为灰度图像
Igray = rgb2gray(I);

% 初始化阈值和分割结果
T = graythresh(Igray);
BW = imbinarize(Igray, T);

% 迭代阈值法分割
for i = 1:5
    % 对二值图像进行hough变换，提取直线
    [H, theta, rho] = hough(BW);
    peaks = houghpeaks(H, 10, 'threshold', ceil(0.3*max(H(:))));
    lines = houghlines(BW, theta, rho, peaks);
    
    % 对直线进行聚类
    x1 = [lines.point1(:,1) lines.point2(:,1)];
    y1 = [lines.point1(:,2) lines.point2(:,2)];
    X = [x1(:) y1(:)];
    IDX = kmeans(X, 2);
    lines1 = lines(IDX==1);
    lines2 = lines(IDX==2);
    
    % 计算两组直线的平均角度
    theta1 = mean([lines1.theta]);
    theta2 = mean([lines2.theta]);
    
    % 根据平均角度计算阈值
    T1 = graythresh(imrotate(Igray, -theta1));
    T2 = graythresh(imrotate(Igray, -theta2));
    T = (T1+T2)/2;
    
    % 根据阈值分割图像
    BW = imbinarize(Igray, T);
end

% 显示分割结果
imshow(BW);

该程序首先读入图像，并将其转换为灰度图像。然后使用OTSU方法计算全局最佳阈值，并对灰度图像进行二值化。接着进行5次迭代，每次迭代中，首先对二值图像进行hough变换，提取直线。然后对直线进行聚类，分为两组。接着计算两组直线的平均角度，并根据平均角度计算阈值。最后使用阈值对灰度图像进行二值化，并显示分割结果。