matlab 提取二值化后的像素坐标

### 回答1：
可以使用 `find` 函数来提取二值化后的像素坐标。具体步骤如下：

1. 将二值化后的图像转换为逻辑类型（0/1）的矩阵，例如：

   bw = imbinarize(rgb2gray(imread('example.jpg')));

2. 使用 `find` 函数查找矩阵中值为 1 的元素的下标，例如：

   [r, c] = find(bw);

这里 `r` 和 `c` 分别表示行和列的下标，它们是一维向量。

注意：如果二值化后的图像中没有任何一个像素的值为 1，那么上面的代码将会返回空向量。

### 回答2：
在Matlab中，你可以使用一些内置的函数来提取二值化图像中的像素坐标。

第一步是使用imbinarize函数将图像二值化，将图像中的像素根据阈值分为黑色和白色两类。例如，你可以使用下面的代码将灰度图像阈值化为二值图像：

grayImage = imread('input.jpg');
binaryImage = imbinarize(grayImage);

接下来，使用find函数可以找到二值图像中的非零元素的索引。这些索引代表了白色像素的位置。例如，你可以使用下面的代码找到白色像素的位置：

[row, col] = find(binaryImage);

现在，row和col分别是白色像素在二值图像中的行和列索引。你可以使用这些索引进行后续处理，例如计算白色区域的中心点坐标、计算白色区域的面积等。

需要注意的是，使用find函数会返回所有非零元素的索引，包括黑色像素的索引。如果你只关心白色像素的位置，可以使用bwconncomp函数来获取连通分量的信息，然后选择大小合适的连通区域进行处理。

总结起来，通过imbinarize和find函数，你可以提取二值图像中白色像素的坐标。希望这些信息对你有所帮助！

### 回答3：
在MATLAB中，可以使用一些函数和方法来提取二值化后的像素坐标。

首先，你需要确保图片已经被二值化处理。二值化通常通过设定一个阈值来将图像转换为只有两个值（黑色和白色）的图像。

接下来，你可以使用`bwlabel`函数来标记和计数图像中的连通组件。这个函数将为每个连通区域分配不同的整数值，并返回一个具有相同大小的矩阵，其中每个像素被标记为其所属的连通区域。

例如，假设你已经将图像二值化，然后通过`bwlabel`函数标记了连通区域，并将结果存储在变量`L`中。

接下来，你可以使用`find`函数来查找矩阵中非零元素（即连接的像素），并返回它们的行和列坐标。在这种情况下，你可以使用`[r, c] = find(L == 1)`来提取第一个连通区域的像素坐标。

最后，你可以通过访问数组`r`和`c`来查看这些像素的行和列坐标。例如，可以使用`r(1)`和`c(1)`来获取第一个像素的行和列坐标。

总而言之，使用`bwlabel`函数标记连通区域，并使用`find`函数提取非零元素的坐标，可以帮助你提取二值化后的像素坐标。