matlab 半径统计

Matlab是一种强大的数值计算和可视化工具，在图像处理和数据分析等领域非常常用。如果你想进行半径统计，通常是指测量某个区域或对象的中心点到边缘的距离或所有像素到中心点距离的平均值。这可以用于描述物体大小、形状分析或者滤波操作。

在Matlab中，你可以通过内置函数来实现这个功能，例如`regionprops`函数对二进制图像（比如轮廓）进行属性测量，其中包括直径（即两个相对边界点之间的最大距离）、面积等。如果你有一个二维数组表示连续图像，可以用`imfindcircles`找到圆心，并结合`pdist`函数计算每个像素到最近圆心的距离，然后求平均得到平均半径。

示例代码可能像这样：

% 假设img是你的图像，bw是二值化后的结果
radius = regionprops(bw, 'FilledArea', 'Centroid', 'MajorAxisLength') % 获取面积、中心点和长轴长度
avg_radius = mean(sqrt(radius.MajorAxisLength.^2 - radius.Centroid(2).^2)); % 计算平均半径，假设长轴是对角线

% 或者如果直接有像素坐标，可以用直方图计算半径分布
[hist, edges] = hist3(sqrt(bsxfun(@minus, img(:), min(img(:))), max(img(:)) - min(img(:))), [0:10]); % 对像素距离进行直方图
avg_radius_hist = edges(hist == max(hist)) / 2; % 取峰值对应的半径