matlab实现把二值图片中距离近的小白块用矩形框圈在一起

实现这个功能需要使用 MATLAB 中的图像处理工具箱中的函数。具体实现步骤如下：

1. 读入二值图片，可以使用 `imread` 函数。
2. 对二值图片进行距离变换，可以使用 `bwdist` 函数。
3. 根据距离变换结果，找到小白块的位置，可以使用 `imregionalmax` 函数。
4. 对于距离比较近的小白块，将其用矩形框圈在一起。可以使用 `regionprops` 函数获取小白块的位置和大小信息，然后根据需要进行合并或者分割。
5. 最后，将结果显示出来，可以使用 `imshow` 函数。

以下是一个简单的示例代码：

% 读入二值图片
bw = imread('binary_image.png');

% 对二值图片进行距离变换
D = bwdist(~bw);

% 找到小白块的位置
maxima = imregionalmax(D);

% 获取小白块的位置和大小信息
stats = regionprops(maxima, 'BoundingBox');

% 合并距离比较近的小白块
for i = 1:length(stats)
    for j = i+1:length(stats)
        rect1 = stats(i).BoundingBox;
        rect2 = stats(j).BoundingBox;
        if abs(rect1(1)-rect2(1)) < 10 && abs(rect1(2)-rect2(2)) < 10
            new_rect = [min(rect1(1),rect2(1)), min(rect1(2),rect2(2)), ...
                max(rect1(1)+rect1(3),rect2(1)+rect2(3))-min(rect1(1),rect2(1)), ...
                max(rect1(2)+rect1(4),rect2(2)+rect2(4))-min(rect1(2),rect2(2))];
            stats(i).BoundingBox = new_rect;
            stats(j) = [];
            i = i - 1;
            break;
        end
    end
end

% 在原图上画出矩形框
figure;
imshow(bw);
hold on;
for i = 1:length(stats)
    rectangle('Position', stats(i).BoundingBox, 'EdgeColor', 'r');
end
hold off;

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中还需要根据具体情况进行调整和优化。