最后分割完的图像，我怎么获取边框的坐标

要获取分割图像的边框坐标，可以采取以下步骤：

1. 首先，根据模型输出的分割图像，可以使用阈值化或者像素分类的方法将图像转换为二值图像，即将分割结果中目标物体的像素设为前景（1），背景像素设为背景（0）。

2. 接下来，可以使用边缘检测算法，如Canny边缘检测算法或Sobel算子等，来检测二值图像中的边缘。

3. 在得到边缘图像后，可以使用边缘连接或者轮廓提取的方法，找到连续的边缘点，并将其转换为边界框的坐标。一种常见的方法是使用轮廓发现算法（例如OpenCV库中的findContours函数），该函数可以找到连续的边缘点，并将其转换为轮廓。

4. 最后，可以根据得到的轮廓，计算包围轮廓的边界框坐标。可以使用OpenCV库中的boundingRect函数来计算轮廓的边界框坐标。

需要注意的是，以上方法是一种常见的获取分割图像边框坐标的方法，但具体实现方式可能因应用场景和需求而有所不同。可以根据具体情况进行调整和改进。

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MATLAB 视频处理Gamma灰度校正 阈值分割将图像二值化 对二值图像进行形态学处理连接目标 获得图像边框 通过边框求最小外接矩阵质心坐标总体代码实现

以下是MATLAB视频处理的代码示例，包括Gamma灰度校正、阈值分割、形态学处理、连接目标、获得图像边框和通过边框求最小外接矩形质心坐标。

% 加载视频文件
v = VideoReader('example.avi');

% 读取第一帧图像
frame = readFrame(v);

% Gamma灰度校正
gamma = 1.5;
frame = imadjust(frame,[],[],gamma);

% 阈值分割将图像二值化
threshold = 0.3;
bw = imbinarize(frame,threshold);

% 对二值图像进行形态学处理连接目标
se = strel('disk',3);
bw = imclose(bw,se);

% 获得图像边框
[B,L] = bwboundaries(bw,'noholes');

% 通过边框求最小外接矩形质心坐标
centroids = zeros(size(B,1),2);
for k = 1:length(B)
    boundary = B{k};
    stats = regionprops(L,'Area','Centroid');
    if stats(k).Area > 10
        centroid = stats(k).Centroid;
        centroids(k,:) = centroid;
        rectangle('Position',[centroid(1)-15,centroid(2)-15,30,30],'EdgeColor','r');
    end
end

代码中，首先加载视频文件并读取第一帧图像，然后进行Gamma灰度校正和阈值分割将图像二值化。接着对二值图像进行形态学处理连接目标，并使用`bwboundaries`函数获得图像边框。最后，通过边框求最小外接矩形质心坐标并在图像中画出红色矩形框。

MATLAB 视频处理Gamma灰度校正 阈值分割将图像二值化 对二值图像进行形态学处理连接目标 获得图像边框 通过边框求最小外接矩阵质心坐标 总体代码实现

以下是 MATLAB 视频处理代码实现，包括 Gamma 灰度校正、阈值分割、形态学处理、连接目标、获得图像边框、通过边框求最小外接矩阵质心坐标：

% 加载视频
videoObj = VideoReader('test.mp4');
numFrames = videoObj.NumFrames;

% 定义形态学处理参数
se = strel('disk', 10);

% 遍历每一帧图像
for k = 1:numFrames
    % 读取当前帧图像
    frame = read(videoObj, k);
    
    % Gamma 灰度校正
    gamma = 1.2;
    frame = imadjust(frame,[],[],gamma);
    
    % 阈值分割将图像二值化
    threshold = graythresh(frame);
    BW = imbinarize(frame, threshold);
    
    % 对二值图像进行形态学处理连接目标
    BW = imclose(BW, se);
    
    % 获得图像边框
    bbox = regionprops(BW, 'BoundingBox');
    
    % 通过边框求最小外接矩阵质心坐标
    centroids = zeros(length(bbox), 2);
    for i = 1 : length(bbox)
        x = bbox(i).BoundingBox(1);
        y = bbox(i).BoundingBox(2);
        w = bbox(i).BoundingBox(3);
        h = bbox(i).BoundingBox(4);
        x_centroid = x + w/2;
        y_centroid = y + h/2;
        centroids(i,:) = [x_centroid, y_centroid];
    end
    
    % 显示结果
    imshow(frame);
    hold on;
    for i = 1 : length(bbox)
        rectangle('Position', bbox(i).BoundingBox, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
        plot(centroids(i,1), centroids(i,2), 'b+', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
    end
    hold off;
end

该代码可处理名为 "test.mp4" 的视频，首先会遍历每一帧图像，然后进行 Gamma 灰度校正、阈值分割、形态学处理、连接目标、获得图像边框、通过边框求最小外接矩阵质心坐标，并在图像上标注出目标边框和质心。