edr1=uint8(double(r1)-double(r11));

这段代码使用了 Matlab 中的数据类型转换函数 `uint8()` 和算术运算符 `-`。

`double(r1)` 将二值图像 `r1` 转换为双精度浮点型数组，因为在进行减法运算时需要进行精度的匹配。同理，`double(r11)` 将腐蚀后的二值图像 `r11` 转换为双精度浮点型数组。

`double(r1)-double(r11)` 对上述两个双精度浮点型数组进行逐个元素的减法运算，得到一个新的双精度浮点型数组。这一步的运算结果是两幅图像的差异，即去除了二值图像 `r1` 中的小物体之后剩余的部分。

最后，`uint8()` 将这个双精度浮点型数组转换为无符号 8 位整型数组，即将像素值限定在 0-255 的范围内。这一步的目的是将双精度浮点型数组转换为能够显示的图像格式，以便在屏幕上显示或保存为图像文件。

综合来说，这段代码的作用是将腐蚀后的二值图像 `r11` 从二值图像 `r1` 中减去，得到去除了小物体后剩余的部分，并将其转换为无符号 8 位整型数组。

相关问题

matlab中uint8转换为double类型怎么实现

在 MATLAB 中，可以使用 `double` 函数将 `uint8` 类型的图像转换为 `double` 类型。`double` 函数会将输入的 `uint8` 数据类型的图像转换为 `double` 类型，并将像素值归一化到 `0-1` 的范围内。

以下是将 `uint8` 类型的图像 `I` 转换为 `double` 类型的示例代码：

% 读取 uint8 类型的图像
I_uint8 = imread('image.jpg');

% 将 uint8 类型的图像转换为 double 类型
I_double = double(I_uint8) / 255;

% 显示结果
imshow(I_double);

在上述代码中，将 `I_uint8` 转换为 `double` 类型后，用 `255` 将像素值归一化到 `0-1` 的范围内，然后再将结果保存在 `I_double` 中。最后，使用 `imshow` 函数显示转换后的图像。