imshow(I2) [h,w]=size(I2); start=1; start1=1; first_white_pixels = zeros(h, w); for l=start:h for m=start1:w pixel=I2(l,m); while pixel==1 row=l; column=n; start=start+1; start1=start1+1; break end end end first_white_pixels(l) = row; first_white_pixels(n)=column;
时间: 2024-04-27 12:22:31 浏览: 5
这段代码的作用是什么?
这段代码的作用是遍历一张二值化的图像I2,找出第一个白色像素点的位置,并将其坐标存储在first_white_pixels数组中。具体来说,代码从左上角像素点开始遍历,找到第一个白色像素点后,将其行列坐标存储在数组中,并跳出循环。在存储坐标之前,代码还会将遍历起始点更新为当前像素点的下一个像素点,以便下一次遍历从该点开始。最终,first_white_pixels数组中存储的是第一个白色像素点的坐标。值得注意的是,代码实现中有一些问题,例如变量n没有定义,变量start和start1的更新似乎不正确等。
相关问题
imshow(I2) [h,w]=size(I2); first_white_pixels1 = zeros(h, 2); for l=1:h for m=1:w pixel=I2(l,m); if pixel==1 first_white_pixels1(l,1) = l; first_white_pixels1(l,2)=m; break end end end first_white_pixels2 = zeros(h, 2); for m=1:w for l=1:h pixel=I2(l,m); if pixel==1 first_white_pixels2(l,1) = l; first_white_pixels2(l,2)=m; break end end end first_white_pixels3 = zeros(h, 2); for l=-1:h for m=1:w pixel=I2(l,m); if pixel==1 first_white_pixels3(l,1) = l; first_white_pixels3(l,2)=m; break end end end first_white_pixels4 = zeros(h, 2); for m=-1:w for l=-1:h pixel=I2(l,m); if pixel==1 first_white_pixels4(l,1) = l; first_white_pixels4(l,2)=m; break end end end
这段代码中,首先使用imshow函数显示了一个图像I2。然后,分别使用四个嵌套的for循环,遍历图像中的每个像素。对于每个像素,如果其值为1,说明该像素是一个白色像素,则将该像素的行和列坐标保存到first_white_pixels1、first_white_pixels2、first_white_pixels3和first_white_pixels4中,分别对应于不同的遍历方向。具体来说,first_white_pixels1保存了从上到下遍历的第一个白色像素的行列坐标,first_white_pixels2保存了从左到右遍历的第一个白色像素的行列坐标,first_white_pixels3保存了从下到上遍历的第一个白色像素的行列坐标,first_white_pixels4保存了从右到左遍历的第一个白色像素的行列坐标。
需要注意的是,第三个和第四个for循环的遍历范围分别为[-1,h]和[-1,w],这是为了保证第一个白色像素总是被正确地记录下来。同时,如果图像中不存在白色像素,则对应的first_white_pixels数组将全部为0。
如果您想将这些行列坐标分别存储到x、y和z中,可以使用以下代码:
```matlab
% 假设first_white_pixels1、first_white_pixels2、first_white_pixels3和first_white_pixels4是四个变量,保存了对应的行列坐标
x = [first_white_pixels1(:,1); first_white_pixels3(:,1)]; % 将第一个和第三个方向的行列坐标合并到x中
y = [first_white_pixels2(:,2); first_white_pixels4(:,2)]; % 将第二个和第四个方向的行列坐标合并到y中
z = zeros(length(x), length(y)); % 创建一个与x、y相同大小的零矩阵
```
这里使用了[first_white_pixels1(:,1); first_white_pixels3(:,1)]将第一个和第三个方向的行列坐标合并到x中,[first_white_pixels2(:,2); first_white_pixels4(:,2)]将第二个和第四个方向的行列坐标合并到y中。同时,为了创建一个与x、y相同大小的零矩阵,我们使用了z = zeros(length(x), length(y))。
我说的这个函数提取的坐标点imshow(I2); [h, w] = size(I2); first_white_pixels = zeros(h, 2); for l = 1:h for m = 1:w pixel = I2(l, m); if pixel == 1 first_white_pixels(l, 1) = l; first_white_pixels(l, 2) = m; break; end end end for m = 1:w for l = 1:h pixel = I2(l, m); if pixel == 1 first_white_pixels(h+1+m, 1) = l; first_white_pixels(h+1+m, 2) = m; break; end end end
这段代码是在二值图像I2中提取第一个白色像素点的坐标。具体来说,它首先遍历每一行,查找第一个白色像素点的位置,并记录下来。然后遍历每一列,查找第一个白色像素点的位置,并记录下来。
具体来说,这段代码中的first_white_pixels是一个数组,第一列表示行坐标,第二列表示列坐标。在第一个for循环中,对于每一行,如果找到了第一个白色像素点,就记录下该像素点的行和列坐标,并跳出循环。在第二个for循环中,对于每一列,如果找到了第一个白色像素点,就记录下该像素点的行和列坐标,并跳出循环。
最后,first_white_pixels中保存了两组坐标,第一组是第一个白色像素点在每一行的位置,第二组是第一个白色像素点在每一列的位置。