我已经得到了视频中每一帧的二值图像，主体为白色，背景为黑色，我怎么计算已经选定的某个点到周围最近黑色像素点的距离并按照本视频的帧数为横坐标，总距离为纵坐标作图

你可以使用Matlab内置函数`bwdist`来计算二值图像中每个像素点到最近的黑色像素点的距离。`bwdist`函数的输入是一个二值图像，输出是一个和输入图像大小相同的矩阵，其中每个像素的值表示该像素到最近的黑色像素点的距离。

下面是一个示例代码，演示如何计算并绘制每帧图像中某个点到最近黑色像素点的距离随时间的变化趋势：

% 读取视频并获取每帧图像
video = VideoReader('your_video.mp4');
frames = read(video);

% 选择一个点作为起点
start_point = [100, 200];

% 遍历每帧图像，计算起点到最近黑色像素点的距离
distances = zeros(1, video.NumFrames);
for i = 1:video.NumFrames
    % 获取当前帧图像
    frame = frames(:, :, :, i);
    % 将彩色图像转换为灰度图像
    gray_frame = rgb2gray(frame);
    % 将灰度图像二值化
    binary_frame = imbinarize(gray_frame);
    % 计算二值图像中每个像素到最近黑色像素点的距离
    dist_frame = bwdist(~binary_frame);
    % 获取起点到最近黑色像素点的距离
    distance = dist_frame(start_point(1), start_point(2));
    distances(i) = distance;
end

% 绘制距离随时间的变化趋势
plot(1:video.NumFrames, distances);
xlabel('帧数');
ylabel('距离');

在以上代码中，我们首先读取视频并获取每帧图像，然后选择一个点作为起点，遍历每帧图像，计算起点到最近黑色像素点的距离，并将这些距离存储在一个数组中。最后，我们使用Matlab的`plot`函数将距离随时间的变化趋势绘制出来。