将以下代码优化，只提取目标区域：% 读取图像 img = imread('fabric.jpg'); % 转为灰度图像 gray = rgb2gray(img); % 边缘检测 edgeImg = edge(gray, 'canny'); % 显示结果 imshow(edgeImg);

可以通过链式操作将代码优化，只提取目标区域：

edgeImg = imread('fabric.jpg') % 读取图像
    .rgb2gray()                % 转为灰度图像
    .edge('canny')             % 边缘检测
    .imshow();                 % 显示结果

这样可以使代码更简洁易读。需要注意的是，这种链式操作需要使用 MATLAB 的扩展包，如 Image Processing Toolbox。

相关问题

将下列代码优化，使其能够提取出非织造布表面瑕疵图像： % 读取图像 img = imread('瑕疵图像.png'); % 将图像转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img); % 设定阈值，一般可以通过试错法来确定最佳阈值 threshold = 100; % 对图像进行二值化处理，将灰度值大于阈值的像素点设为白色（255）， 其余像素点设为黑色（0） binary_img = gray_img > threshold; % 对二值化后的图像进行形态学操作，去除噪声 se = strel('disk', 2); binary_img = imopen(binary_img, se); % 显示结果 figure; subplot(1,2,1); imshow(img); title('原图'); subplot(1,2,2); imshow(binary_img); title('提取结果');

可以尝试以下优化方式：

1. 将读取图像和灰度化合并为一步：

gray_img = imread('瑕疵图像.png', 'gray');

2. 可以尝试使用自适应阈值处理方法，而不是固定阈值：

binary_img = imbinarize(gray_img, 'adaptive', 'Sensitivity', 0.5);

3. 可以将形态学操作改为闭运算，以更好地去除噪声：

se = strel('disk', 2);
binary_img = imclose(binary_img, se);

4. 可以将显示结果的代码改为：

figure;
subplot(1,2,1); imshow(img); title('原图');
subplot(1,2,2); imshowpair(gray_img, binary_img, 'montage'); title('灰度图像/提取结果');

这样可以一次性显示原图、灰度图像和提取结果，方便对比和观察效果。

使用这段代码，为什么我想要得到的目标是黑色：% 读取图像 img = imread('瑕疵图像1.png'); % 将图像转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img); % 设定阈值，一般可以通过试错法来确定最佳阈值 threshold = 107; % 对图像进行二值化处理，将灰度值大于阈值的像素点设为白色（255）， 其余像素点设为黑色（0） binary_img = gray_img > threshold; % 对二值化后的图像进行形态学操作，去除噪声 se = strel('disk', 2); binary_img = imopen(binary_img, se); % 显示结果 figure; subplot(1, 2, 1); imshow(img); title('原图'); subplot(1, 2, 2); imshow(binary_img); title('提取结果');

如果想要得到的目标是黑色，可以将二值化处理的选项反转一下，即将大于阈值的像素点设为黑色（0），其余像素点设为白色（255）。修改后的代码如下：

% 读取图像
img = imread('瑕疵图像1.png');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 设定阈值，一般可以通过试错法来确定最佳阈值
threshold = 107;

% 对图像进行二值化处理，将灰度值大于阈值的像素点设为黑色（0），其余像素点设为白色（255）
binary_img = gray_img <= threshold;

% 对二值化后的图像进行形态学操作，去除噪声
se = strel('disk', 2);
binary_img = imopen(binary_img, se);

% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('原图');
subplot(1, 2, 2);
imshow(binary_img);
title('提取结果');

这样修改后，提取结果中，黑色像素点表示目标区域，白色像素点表示背景区域。