利用 Ostu 自动阈值对图像“fly.jpg”进行二值化，之后完成蓝色线条的边界 跟踪，给出matlab代码

好的，下面是Matlab代码实现：

% 读取图像
img = imread('fly.jpg');
% 灰度化处理
gray = rgb2gray(img);
% Ostu 自动阈值处理
level = graythresh(gray);
bw = im2bw(gray, level);

% 边界跟踪
[B, L] = bwboundaries(bw, 'noholes');

% 绘制蓝色线条边界
figure;
imshow(img);
hold on;
boundary = B{1};
plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'b', 'LineWidth', 2);

% 显示图像
hold off;

运行后，会弹出显示“fly.jpg”图像的窗口，其中蓝色线条为边界跟踪的结果。

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利用matlab实现 边界跟踪分割练习： 利用 Ostu 自动阈值对图像“fly.jpg”进行二值化，之后完成蓝色线条的边界 跟踪，给出代码

好的，下面是Matlab代码实现：

% 读取图像
img = imread('fly.jpg');
% 灰度化处理
gray = rgb2gray(img);
% Ostu 自动阈值处理
level = graythresh(gray);
bw = im2bw(gray, level);

% 边界跟踪
[B, L] = bwboundaries(bw, 'noholes');

% 绘制蓝色线条边界
figure;
imshow(img);
hold on;
boundary = B{1};
plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'b', 'LineWidth', 2);

% 显示图像
hold off;

运行后，会弹出显示“fly.jpg”图像的窗口，其中蓝色线条为边界跟踪的结果。

利用 Ostu 自动阈值对图像“fly.jpg”进行二值化，之后完成蓝色线条的边界 跟踪，给出python代码

好的，下面是Python代码实现：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('fly.jpg')
# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Ostu 自动阈值处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 边界跟踪
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制蓝色线条边界
cnt = contours[0]
cv2.drawContours(img, [cnt], 0, (255, 0, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行后，会弹出显示“fly.jpg”图像的窗口，其中蓝色线条为边界跟踪的结果。