MATLAB使用bwboundaries函数计算图像的边界，并将结果加至原图像中

好的，可以通过以下代码实现：

% 读取图像
img = imread('image.png');

% 二值化处理
bw = im2bw(img);

% 计算边界
boundaries = bwboundaries(bw);

% 绘制边界并将结果加至原图像中
figure;
imshow(img);
hold on;
for k = 1:length(boundaries)
    boundary = boundaries{k};
    plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'r', 'LineWidth', 2);
end
hold off;

这段代码首先读取一张图像，然后将其转换为二值图像。接着使用bwboundaries函数计算图像的边界，并将结果保存在boundaries变量中。最后，使用imshow和plot函数将边界绘制在原图像上并显示出来。

相关问题

使用matlab利用bwboundaries函数，编写一段程序，从二值图像中获取跟踪的边缘，并显示

在MATLAB中，`bwboundaries`函数用于从二值图像中提取轮廓线，它返回边界点的集合。以下是使用这个函数的基本步骤来获取并显示跟踪的边缘：

% 首先，假设你有一个名为 'binary_image' 的二值图像变量
% 这可能是通过 `imbinarize` 或其他类似函数处理过的

% 载入图像数据
img = imread('your_binary_image.jpg'); % 替换为你的二值图像文件路径

% 将图像转换为二值
binary_img = imbinarize(img);

% 使用 bwboundaries 函数提取轮廓
boundaries = bwboundaries(binary_img);

% MATLAB的bwmorph可以进一步细化轮廓，这里仅作展示
% 如果不需要细化，可以跳过这一步
boundaries = bwmorph(boundaries,'skel',Inf);

% 现在我们有了边界点，可以将它们绘制到原图上
figure;
imshow(img);
hold on;

% 使用plot函数画出轮廓，每个轮廓对应一个索引
for i = 1:size(boundaries, 1)
    plot(boundaries{i});
end

% 关闭线条和填充，只保留轨迹
hold off;
axis equal; % 保持比例尺一致

% 显示结果
title('Edges from Binary Image');
xlabel('Column Index');
ylabel('Row Index');

%

matlab中bwboundaries函数

### 回答1：
bwboundaries函数是MATLAB中的一个图像处理函数，用于提取二值图像中的边界。该函数可以返回一个包含所有边界像素坐标的cell数组，每个cell表示一个边界。该函数的语法为：

[B,L,N] = bwboundaries(BW)

其中，BW为二值图像，B为包含所有边界像素坐标的cell数组，L为标记连通区域的矩阵，N为连通区域的数量。

### 回答2：
BWboundaries函数是MATLAB中一个非常有用的图像处理函数，主要用于获取二值图像中的边界轮廓。在计算机视觉或者数字图像处理中，常常需要对二值图像进行分析和处理，例如目标检测、物体跟踪、图像匹配等等，而这些都需要先对图像边界轮廓进行提取和分析。

该函数的语法为：B = bwboundaries(BW)，其中BW是一个二值图像，B是一个cell结构体，包含了所有轮廓的像素坐标。例如，如果有n个轮廓，则B{1}代表第一个轮廓的像素坐标，B{2}代表第二个轮廓的像素坐标，以此类推。

该函数实现了一种叫做“追踪法”的算法，其主要思想是将边界像素看作一个个点，然后从一个未追踪的点开始，沿着边界像素一步一步地进行追踪，直到回到起始点为止。这种算法可以有效地提取出图像中的所有边界轮廓，即使有多个边界轮廓也可以一次性提取出来。

使用BWboundaries函数以后，我们可以进一步进行一些分析和处理，例如计算物体的面积、周长、中心点等等。这些信息可以帮助我们更好地理解和处理图像，从而实现更加复杂的图像处理任务。

总之，BWboundaries函数在MATLAB中是一个非常常用的函数，可以方便地提取二值图像中的边界轮廓，为后续的图像处理任务提供了很大的便利。

### 回答3：
bwboundaries函数是Matlab中用于寻找二维二值图像中的边界的函数。它的基本语法为boundaries = bwboundaries(BW)，其中BW是一个逻辑矩阵，表示原始的二维二值图像。

函数返回结果是一个元胞数组boundaries，其中每个元胞包含着一个边界的坐标集合。每个边界坐标集合都是一个n×2的矩阵，其中n为边界上像素的个数。矩阵的每一行都是一个像素的坐标，第一列为其行数，第二列为其列数。

如果输入的BW矩阵有多个连通区域，则返回的boundaries元胞数组会包含多个元胞，每个元胞表示一个连通区域的边界。

使用bwboundaries函数时需要注意以下几点：

1. 输入的BW矩阵必须是二维二值图像，其元素只能取0或1，0表示背景，1表示目标。

2. 由于该函数是基于边缘追踪算法实现的，因此对于像素较少或边缘太细的图像可能无法准确识别出边界。

3. 函数的返回结果是一个元胞数组，可以通过调用cellfun函数遍历每个元胞进行后续处理。

4. Matlab官方提供了一些示例程序，可以帮助学习和理解bwboundaries函数。

bwboundaries函数在图像处理中有着广泛的应用，比如用于车牌字符识别、手写字体识别、血管分析等。熟练掌握该函数的使用和原理，可以帮助我们更加有效地处理图像数据。