matlab获取边缘图像坐标

在MATLAB中，可以使用边缘检测函数（如Canny、Sobel、Prewitt等）来获取图像的边缘信息。这些函数将返回一个二值图像，其中白色像素表示边缘，黑色像素表示非边缘。可以使用find函数来获取白色像素的坐标，即边缘的坐标。

以下是一个示例代码，演示如何使用Canny函数获取图像的边缘信息，并使用find函数获取边缘的坐标：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

% 使用Canny函数获取边缘信息
edgeImg = edge(img, 'Canny');

% 获取边缘坐标
[row, col] = find(edgeImg);

% 显示原始图像和边缘图像
subplot(1,2,1), imshow(img);
subplot(1,2,2), imshow(edgeImg);

% 显示边缘坐标
disp([row, col]);

在上面的代码中，我们首先读取了一张名为example.jpg的图像。然后使用Canny函数获取图像的边缘信息，并使用find函数获取边缘的坐标。最后，我们将原始图像和边缘图像显示在一个子图中，并在命令窗口中显示边缘坐标。

相关问题

matlab图像识别获取坐标

要获取图像中某个物体的坐标，可以使用以下步骤：

1. 读取图像并显示

img = imread('image.png'); % 读取图像
imshow(img); % 显示图像

2. 选择一个感兴趣区域（ROI），可以使用`imrect`函数绘制矩形框来选择ROI，也可以使用`imcrop`函数手动剪切ROI。例如：

roi = imrect; % 绘制矩形框选择ROI
position = wait(roi); % 获取矩形框的位置信息

3. 提取ROI中的物体，可以使用颜色分割、形态学操作等方法提取物体轮廓。例如，假设要在ROI中提取红色物体：

redMask = img(:,:,1) > 150 & img(:,:,2) < 100 & img(:,:,3) < 100; % 提取红色物体的掩膜
redMask = imfill(redMask,'holes'); % 填充掩膜中的空洞
redMask = bwareafilt(redMask,1); % 保留掩膜中面积最大的物体
redMask = imdilate(redMask,strel('disk',5)); % 膨胀掩膜以便于检测到物体边缘

4. 检测物体的边缘，可以使用Canny算子、Sobel算子等边缘检测方法。例如，在上一步得到的掩膜中检测物体的边缘：

edgeImg = edge(redMask,'Canny'); % Canny边缘检测
imshow(edgeImg); % 显示边缘图像

5. 获取物体的轮廓，可以使用`bwboundaries`函数获取二值图像中的轮廓。例如，在上一步得到的边缘图像中获取物体的轮廓：

boundaries = bwboundaries(edgeImg); % 获取边缘轮廓
boundary = boundaries{1}; % 假设只有一个物体

6. 获取物体的中心点坐标，可以使用`regionprops`函数获取物体的属性，包括中心坐标、面积、周长等。例如，在上一步得到的边缘轮廓中获取物体的中心坐标：

stats = regionprops(redMask,'Centroid'); % 获取物体的属性
centroid = stats.Centroid; % 获取物体的中心坐标

完整代码示例：

% 读取图像并显示
img = imread('image.png');
imshow(img);

% 绘制矩形框选择ROI
roi = imrect;
position = wait(roi);

% 提取红色物体的掩膜
redMask = img(:,:,1) > 150 & img(:,:,2) < 100 & img(:,:,3) < 100;
redMask = imfill(redMask,'holes');
redMask = bwareafilt(redMask,1);
redMask = imdilate(redMask,strel('disk',5));

% Canny边缘检测
edgeImg = edge(redMask,'Canny');
imshow(edgeImg);

% 获取边缘轮廓
boundaries = bwboundaries(edgeImg);
boundary = boundaries{1};

% 获取物体的中心坐标
stats = regionprops(redMask,'Centroid');
centroid = stats.Centroid;

% 显示结果
hold on
plot(boundary(:,2),boundary(:,1),'g','LineWidth',2);
plot(centroid(1),centroid(2),'r+','MarkerSize',10,'LineWidth',2);
hold off

注意：以上示例假设图像中只有一个红色物体，如果有多个物体，需要根据实际情况进行调整。

matlab边缘图像连通区域标记的算法

Matlab提供了一个内置函数`bwlabel`来进行边缘图像的连通区域标记。该函数可以将二值图像中的连通区域进行标记，并为每个区域分配一个唯一的整数标签。

下面是使用`bwlabel`函数进行边缘图像连通区域标记的示例代码：

% 读取二值图像
binaryImage = imread('binary_image.png');

% 执行连通区域标记
labeledImage = bwlabel(binaryImage);

% 显示标记后的图像
imshow(label2rgb(labeledImage));

在上述代码中，首先使用`imread`函数读取二值图像。然后，使用`bwlabel`函数对二值图像进行连通区域标记，生成标记后的图像。最后，使用`label2rgb`函数将标记后的图像转换成彩色图像，并使用`imshow`函数显示结果。

需要注意的是，`bwlabel`函数默认将背景区域标记为0，而将前景区域标记为正整数。如果需要获取每个连通区域的属性（如面积、中心坐标等），可以使用`regionprops`函数。