（2）对系统自带的图像eight，利用全局阈值分割的方法分割出目标图像硬币，并指出存在的错分现象，同时利用数学形态学中的膨胀或腐蚀算法完成硬币的整体的分割！matlab代码

首先，我们可以使用全局阈值分割算法将图像转换为二值图像：

img = imread('eight.tif');
bw = imbinarize(img, graythresh(img));

这里，我们使用`graythresh`函数来计算全局阈值，并将其应用于图像中。

接下来，我们可以使用形态学中的膨胀或腐蚀算法来完成硬币的整体分割。例如，我们可以使用膨胀算法来填充硬币内部的空洞：

se = strel('disk', 10);
bw2 = imdilate(bw, se);

这里，我们使用一个半径为10的圆形结构元素来执行膨胀。

最后，我们可以使用形态学中的开运算来去除不需要的区域，并将每个硬币分离为单独的对象：

bw3 = imerode(bw2, se);
bw4 = imopen(bw3, se);
[L, num] = bwlabel(bw4);

imshow(label2rgb(L));

这里，我们使用了形态学中的开运算来去除不需要的区域，并使用`bwlabel`函数来标记每个硬币。

完整的Matlab代码如下：

img = imread('eight.tif');
bw = imbinarize(img, graythresh(img));

se = strel('disk', 10);
bw2 = imdilate(bw, se);

bw3 = imerode(bw2, se);
bw4 = imopen(bw3, se);
[L, num] = bwlabel(bw4);

imshow(label2rgb(L));

运行代码后，你将会看到每个硬币被分离为单独的对象。但是，由于八字图像中有硬币之间存在接触的情况，这可能会导致一些硬币被错分为单个对象。如果需要更精确的分割结果，可能需要使用更高级的分割算法。