BW=zeros(size(Y))是什么意思

这是一个MATLAB的指令，它创建了一个大小与输入矩阵Y相同的全零矩阵BW。具体来说，size(Y)返回矩阵Y的行数和列数，zeros()函数创建一个元素值为0的矩阵，因此BW=zeros(size(Y))创建了一个元素值均为0的与Y相同大小的矩阵BW。这个指令通常用于图像处理中的二值化操作，可以将图像矩阵中的像素值二值化为0或1。

相关问题

bw = imread('image.jpg'); % 对图像进行腐蚀和膨胀操作，去除噪声 se = strel('disk', 2); bw = imopen(bw, se); % 执行端点检测 endpoints = endpoints_detection(bw); % 判断图形类型 if sum(endpoints(:)) == 0 disp('该图形是一个湖泊。'); else % 执行骨架化操作 skel = skeletonize(bw); % 获取端点坐标 endpoints_coord = get_endpoints_coord(endpoints); % 计算两个端点之间的距离 d = pdist(endpoints_coord); % 判断图形类型 if d <= 2 disp('该图形是一个海湾。'); else disp('该图形是一条线。'); end end % 端点检测函数 function endpoints = endpoints_detection(bw) % 初始化端点矩阵 endpoints = false(size(bw)); % 检测端点 for i = 2:size(bw, 1) - 1 for j = 2:size(bw, 2) - 1 if bw(i, j) == 1 % 判断当前像素是否为端点 neighbors = bw(i-1:i+1, j-1:j+1); if sum(neighbors(:)) == 2 if neighbors(1, 2) + neighbors(2, 1) + neighbors(2, 3) + neighbors(3, 2) == 1 endpoints(i, j) = 1; end end end end end end % 骨架化函数 function skel = skeletonize(bw) % 初始化骨架化结果 skel = false(size(bw)); % 迭代骨架化过程，直到无法再进行骨架化 last = zeros(size(bw)); while any(bw(:)) eroded = imerode(bw, strel('disk', 1)); temp = imdilate(eroded, strel('disk', 1)); subtracted = bw - temp; skel = skel | subtracted; bw = eroded; if isequal(last, bw) break; end last = bw; end end % 获取端点坐标函数 function endpoints_coord = get_endpoints_coord(endpoints) [y, x] = find(endpoints); endpoints_coord = [x, y]; end

这是一段 MATLAB 代码，主要是对图像进行腐蚀和膨胀操作，去除噪声，然后执行端点检测和骨架化操作，最终判断图形类型。如果端点数目为0，则判定为一个湖泊；否则，计算两个端点之间的距离，如果距离小于等于2，则判定为一个海湾；否则，判定为一条线。其中，端点检测函数是用来检测端点的，骨架化函数是用来对图像进行骨架化的，获取端点坐标函数是用来获取端点坐标的。

[R,C,D] = size(im1); im2 = cat(3,imresize(im2(:,:,1),[R,C]),... imresize(im2(:,:,2),[R,C]),... imresize(im2(:,:,3),[R,C])); function [coorList,num] = SpotTheDifferences(im1,im2) % 平滑 H = fspecial('gaussian',7,3); smooth1 = imfilter(im1,H,'same'); smooth2 = imfilter(im2,H,'same'); % 差 ecolor = uint8(abs(double(smooth1)-double(smooth2))); egray = rgb2gray(ecolor); % 二值 bw = imbinarize(egray); % 去小噪 se = strel('disk',5); obj1 = imopen(bw,se); % 合大体 se = strel('disk',11); obj2 = imclose(obj1,se); % 目标 [label,num] = bwlabel(obj2); coorList = zeros(num,4); for n = 1:num [y,x] = find(label==n); y1 = min(y); y2 = max(y); x1 = min(x); x2 = max(x); coorList(n,:) = [x1,x2,y1,y2]; %% {找不同} [coorList,num] = SpotTheDifferences(im1,im2); %% {绘制} subplot(121),imshow(im1) hold on for n = 1:num drawbox(coorList(n,:)) end subplot(122),imshow(im2) hold on for n = 1:num drawbox(coorList(n,:)) end % ----function---- function drawbox(coor) x1 = coor(1); x2 = coor(2); y1 = coor(3); y2 = coor(4); x = [x1,x1,x2,x2,x1]; y = [y1,y2,y2,y1,y1]; plot(x,y,'r-','LineWidth',2) end

这段代码的作用是找出两张图片的不同之处，并在两张图片上绘制出这些不同之处的框。具体实现过程是先将两张图片进行平滑处理，然后计算它们的差异，再将差异图像转化为二值图像，去除小噪声，合并大体，最后找出目标区域并绘制框。其中，SpotTheDifferences函数用来找出不同之处的坐标列表和数量，drawbox函数用来绘制矩形框。