已知图像边界 怎么填充

如果已知图像的边界，可以使用扫描线算法来填充图像。扫描线算法是指沿着水平方向一行一行地扫描图像，对于每一行与多边形的交点，判断该点是否在多边形内部，然后填充该行。

具体实现可以按照以下步骤进行：

1. 确定多边形的边界，也就是多边形上所有水平方向的线段的端点坐标。

2. 按照 y 坐标从小到大的顺序对所有端点进行排序。

3. 从上到下扫描每一行，对于每个扫描线与多边形的交点（即多边形边界上的端点），标记该点是否在多边形内部。

4. 对于每一行，记录连续的在多边形内部的点所构成的线段，然后填充该线段。

5. 重复步骤 3 和 4，直到所有行都被扫描完毕。

需要注意的是，扫描线算法适用于填充凸多边形和简单多边形。对于复杂多边形，可能需要先将其转化为简单多边形或进行其他处理。

相关问题

机器视觉图像的目标与背景的分割与提取 1.主要要求： 对输入的图像可以达到目标和背景的分割 要求： 1) 将已知图像进行增强、消噪等预处理工作;2) 对彩色图像进行目标和背景分析(文字叙述);3) 通过合适的分割算法将图像进行分割。(如：阈值法、颜色空间转换处理、区域处理等，选择合适的);完整的MATLAB代码

好的，这里是完整的MATLAB代码实现机器视觉图像的目标与背景的分割与提取，使用了Otsu阈值法和形态学操作：

% 读取图像
img = imread('input.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray = rgb2gray(img);

% 应用高斯滤波去噪
gray = imgaussfilt(gray, 2);

% 应用Otsu阈值法
level = graythresh(gray);
bw = imbinarize(gray, level);

% 去除噪点
bw = bwareaopen(bw, 50);

% 填充空洞
bw = imfill(bw, 'holes');

% 执行膨胀操作
se = strel('disk', 5);
bw = imdilate(bw, se);

% 获取目标区域的边界
[B, L] = bwboundaries(bw, 'noholes');

% 显示分割结果
imshow(img)
hold on
for k = 1:length(B)
    boundary = B{k};
    plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'r', 'LineWidth', 2)
end

这段代码首先读取输入图像并将其转换为灰度图像，然后应用高斯滤波进行去噪。接下来，使用Otsu阈值法将图像分为目标和背景两部分，使用`bwareaopen`函数去除小于50个像素的噪点，使用`imfill`函数填充空洞，最后使用`imdilate`函数执行膨胀操作来增强目标的形状。分割后的结果将显示在MATLAB中。

此外，代码还使用`bwboundaries`函数获取目标区域的边界，并在原始图像上显示目标轮廓。请注意，这只是一个简单的示例，实际的应用可能需要更复杂的算法和处理步骤。

希望这个回答能够帮助到您，如果您有任何其他问题，请随时问我。

已知一图像为f(x，y)=「2 7 3 ;5 8 1;9 2 8」，现用模板为h(x，y)=「0 -1 0;-1 4 -1;0 -1 0」对其进行卷积操作，求出输出图像，其中f(x，y)和h(x，y)都是3×3的矩阵，输出图像尺寸与原图像一致即可

根据离散卷积的定义，可以得到输出图像g(x,y)的计算公式为：

g(x,y) = h(0,0)f(x-1,y-1) + h(0,1)f(x-1,y) + h(0,2)f(x-1,y+1)
+ h(1,0)f(x,y-1) + h(1,1)f(x,y) + h(1,2)f(x,y+1)
+ h(2,0)f(x+1,y-1) + h(2,1)f(x+1,y) + h(2,2)f(x+1,y+1)

其中h(i,j)表示卷积核的第i行第j列元素，f(i,j)表示原图像的第i行第j列元素，g(i,j)表示输出图像的第i行第j列元素。由于原图像的边界无法做完整的卷积，因此需要对边界进行处理，一般有三种方法：零填充、边缘填充和重复填充。这里采用边缘填充的方法，即将原图像的边缘值进行复制：

f(x,y)=「2 7 3 3 3;5 8 1 1 1;9 2 8 8 8;9 2 8 8 8;9 2 8 8 8」

将卷积核代入计算，得到输出图像g(x,y)为：

g(x,y) = -7 -21 -16 4 3
2 -24 -10 24 8
1 12 17 1 0
-7 4 8 -1 -8
-9 0 0 -6 -7

因此，输出图像为g(x，y)=「-7 -21 -16;2 -24 -10;1 12 17」。