完成二值图像中目标的面积计算、重心提取和外接矩形拟合，并显示

好的，下面是MATLAB的代码实现：

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

% 计算目标面积
area = sum(binary_image(:));

% 计算目标重心
[m, n] = size(binary_image);
[X, Y] = meshgrid(1:n, 1:m);
centroid_x = sum(X(:).*binary_image(:)) / area;
centroid_y = sum(Y(:).*binary_image(:)) / area;

% 计算目标外接矩形
[row, col] = find(binary_image);
bounding_box = [min(col), min(row), max(col)-min(col), max(row)-min(row)];

% 在原图像上显示结果
figure
imshow(binary_image)
hold on
plot(centroid_x, centroid_y, 'ro')
rectangle('Position', bounding_box, 'EdgeColor', 'g', 'LineWidth', 2)

请注意，上面的代码假设目标区域是白色（像素值为1），背景区域是黑色（像素值为0）。如果你的图像颜色与此相反，则需要稍作修改。

相关问题

python 对二值化图像中的边缘进行拟合曲线，并画图

要对二值化图像中的边缘进行拟合曲线，可以使用OpenCV库中的findContours和fitEllipse函数。

以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取二值化图像
img = cv2.imread('binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# 拟合椭圆
ellipse = cv2.fitEllipse(contours[0])

# 绘制拟合椭圆
result = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
cv2.ellipse(result, ellipse, (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
plt.imshow(result)
plt.show()

在这个示例中，我们首先读取了一个二值化图像。然后使用OpenCV的findContours函数找到了图像中的轮廓。我们只使用了轮廓中的第一个，因为我们假设这个二值化图像中只有一个边缘。然后，我们使用OpenCV的fitEllipse函数拟合了这个轮廓的椭圆。最后，我们使用OpenCV的ellipse函数在原始图像中绘制了这个拟合的椭圆，并将结果显示出来。

注意，这个示例只是针对一个二值化图像中的一个边缘进行拟合曲线的示例。如果图像中有多个边缘，或者需要拟合其他类型的曲线，就需要进行一些修改。

python 对二值化图像中的边缘像素点进行拟合曲线，并画图

要对二值化图像中的边缘像素点进行拟合曲线，可以使用 OpenCV 库中的 `findContours` 函数找到边缘像素的坐标，然后使用 `fitLine` 函数对这些坐标进行拟合得到一条直线，或者使用 `approxPolyDP` 函数对这些坐标进行多边形拟合得到曲线。

以下是一个例子，假设我们有一张二值化的图像，并且已经使用 `findContours` 函数找到了边缘像素的坐标：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读入二值化图像
img = cv2.imread('binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 找到边缘像素的坐标
contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contour_pts = contours[0][:, 0, :]

# 对坐标进行拟合
# 使用 fitLine 函数，得到一条直线
vx, vy, x0, y0 = cv2.fitLine(contour_pts, cv2.DIST_L2, 0, 0.01, 0.01)
line_pts = np.array([[x0 - vx * 1000, y0 - vy * 1000], [x0 + vx * 1000, y0 + vy * 1000]], np.int32)

# 使用 approxPolyDP 函数，得到曲线
epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(contour_pts, True)
curve_pts = cv2.approxPolyDP(contour_pts, epsilon, True)

# 绘制结果
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.plot(contour_pts[:, 0], contour_pts[:, 1], '.r')
plt.plot(line_pts[:, 0], line_pts[:, 1], '-b')
plt.plot(curve_pts[:, 0, 0], curve_pts[:, 0, 1], '-g')
plt.show()

在这个例子中，我们先使用 `findContours` 函数找到边缘像素的坐标，然后使用 `fitLine` 函数得到一条直线，或者使用 `approxPolyDP` 函数得到曲线。最后使用 Matplotlib 库中的 `plot` 函数将结果绘制出来。