基于matlab的对边界像素值进行提取的代码是什么

以下是基于MATLAB的对边界像素值进行提取的代码示例：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 提取图像边界
edgeImg = edge(img);

% 获取边界像素值
edgePixels = img(edgeImg);

% 显示边界像素值
disp(edgePixels);

这段代码首先读取一张图像，然后使用MATLAB内置的`edge`函数提取出图像的边界。接着，使用MATLAB的矩阵索引方式获取边界像素值。最后，使用MATLAB的`disp`函数显示边界像素值。

相关问题

基于matlab的对边界像素值进行提取，提取出连通区域的代码是什么

以下是基于MATLAB的对边界像素值进行提取并提取出连通区域的代码示例：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 提取图像边界
edgeImg = edge(img);

% 标记连通区域
connectedImg = bwlabel(edgeImg);

% 统计每个连通区域的像素数量
regionProps = regionprops(connectedImg, 'PixelList');

% 获取每个连通区域的像素值
for i = 1:length(regionProps)
    % 获取第i个连通区域的像素坐标
    pixelList = regionProps(i).PixelList;
    % 将像素坐标转换为线性索引
    linearIndices = sub2ind(size(img), pixelList(:,2), pixelList(:,1));
    % 获取该连通区域中的像素值
    regionPixels = img(linearIndices);
    % 显示该连通区域中的像素值
    disp(regionPixels);
end

这段代码首先读取一张图像，然后使用MATLAB内置的`edge`函数提取出图像的边界。接着，使用MATLAB的`bwlabel`函数对边界图像进行连通区域标记。然后，使用MATLAB的`regionprops`函数统计每个连通区域的像素数量，并且获取每个连通区域的像素坐标。最后，使用MATLAB的矩阵索引方式获取每个连通区域的像素值，并且使用MATLAB的`disp`函数显示该连通区域中的像素值。

对轮廓图进行Hu不变矩特征的提取，用matlab实现，并对代码进行解释

1. Hu不变矩特征介绍：
Hu不变矩（Hu moments）最初是用于图像识别的方法，是由Hu等人提出的一种特征描述子，不仅对于图像平移、旋转、缩放等变化具有不变性，还能对噪声、抖动等干扰有较强的鲁棒性。通过对图像的Hu矩特征提取，可以得到一组量化的、不变性强的特征向量，用于图像的分类、检索、匹配等任务。

2. 实现步骤：
假设轮廓图像为binary_img，提取过程如下：
1）用bwboundaries获取图像的轮廓边界，得到轮廓像素坐标集合contour；
2）计算轮廓的20个几何矩m(i,j)，具体公式见后；
3）根据20个几何矩计算7个Hu不变矩，具体公式见后。

3. 具体公式：
第k个几何矩m(i,j)的计算公式为：m(i,j)=∑_x∑_y x^iy^jI(x,y)，其中I(x,y)是图像在(x,y)处的像素值。
Hu moment是基于几何矩的归一化的组合量，定义为：
I_1=η_20+η_02；
I_2=(η_20−η_02)^2+4η_11^2；
I_3=(η_30−3η_12)^2+(3η_21−η_03)^2；
I_4=(η_30+η_12)^2+(η_21+η_03)^2；
I_5=(η_30−3η_12)(η_30+η_12)[(η_30+η_12)^2−3(η_21+η_03)^2]+(3η_21−η_03)(η_21+η_03)[3(η_30+η_12)^2−(η_21+η_03)^2]；
I_6=(η_20−η_02)[(η_30+η_12)^2−(η_21+η_03)^2]+4η_11(η_30+η_12)(η_21+η_03)；
I_7=(3η_21−η_03)(η_30+η_12)[(η_30+η_12)^2−3(η_21+η_03)^2]−(η_30−3η_12)(η_21+η_03)[3(η_30+η_12)^2−(η_21+η_03)^2]；其中：
η_ij=m(i,j)/m^((i+j)/2+1)，m表示轮廓的零阶矩。

4. Matlab代码实现：

binary_img=imread('轮廓图像'); %读取轮廓图像
contour=bwboundaries(binary_img); %获取轮廓边界坐标集合
contour=contour{1}; %取第一个轮廓
m=[]; %初始化20个几何矩
for i=0:5
for j=0:5
m(i+1,j+1)=sum((contour(:,1).^i).*(contour(:,2).^j));
end
end
eta=[]; %初始化20个规范化矩
for i=1:6
for j=1:6
eta(i,j)=m(i,j)/(m(1,1)^((i+j)/2+1));
end
end
Hu=[0,0,0,0,0,0,0]; %初始化7个Hu不变矩
Hu(1)=eta(3,1)+eta(1,3);
Hu(2)=(eta(3,1)-eta(1,3))^2+4*eta(2,2)^2;
Hu(3)=(eta(4,1)-3*eta(2,3))^2+(3*eta(3,2)-eta(1,4))^2;
Hu(4)=(eta(4,1)+eta(2,3))^2+(eta(3,2)+eta(1,4))^2;
Hu(5)=(eta(4,1)-3*eta(2,3))*(eta(4,1)+eta(2,3))*((eta(4,1)+eta(2,3))^2-3*(eta(3,2)+eta(1,4))^2)+(3*eta(3,2)-eta(1,4))*(eta(3,2)+eta(1,4))*(3*(eta(4,1)+eta(2,3))^2-(eta(3,2)+eta(1,4))^2);
Hu(6)=(eta(3,1)-eta(1,3))*((eta(4,1)+eta(2,3))^2-(eta(3,2)+eta(1,4))^2)+4*eta(2,2)*(eta(4,1)+eta(2,3))*(eta(3,2)+eta(1,4));
Hu(7)=(3*eta(3,2)-eta(1,4))*(eta(4,1)+eta(2,3))*((eta(4,1)+eta(2,3))^2-3*(eta(3,2)+eta(1,4))^2)-(eta(4,1)-3*eta(2,3))*(eta(3,2)+eta(1,4))*(3*(eta(4,1)+eta(2,3))^2-(eta(3,2)+eta(1,4))^2);