图像处理：连通域识别与质心标记实现

该资源是一个关于图像处理的代码示例，主要涉及了多个连通域的识别和质心标记。通过使用形态学操作，如二值化、图像求反、膨胀和腐蚀，以及计算质心来实现这一目标。 在图像处理领域，连通域是指在图像中像素值相同的连续区域。这个代码首先读取一个名为"角点.png"的图像，并使用`imread`函数将其加载到变量`h`中。接着，`im2bw`函数将图像转化为二值图像，存储在`f`中，这样便于后续的形态学操作。为了获取连通域的背景部分，代码创建了一个与`f`相反的图像`g`。 形态学操作在图像处理中非常常见，这里的`strel('disk',1)`创建了一个单位圆结构元素，用于膨胀和腐蚀操作。`imopen`函数对`g`进行膨胀后腐蚀，得到`fo`，进一步用`imclose`对`fo`执行腐蚀后膨胀，生成了`I_bw`。这一步可能用于消除小噪声点或连接断开的连通区域。 `bwlabel`函数用于识别`I_bw`中的连通域，并返回一个标签矩阵`L`，其中每个不同的值代表一个连通域，以及连通域的数量`num`。接下来，代码准备两个零向量`plot_x`和`plot_y`来记录每个连通域的质心坐标。 通过一个for循环，代码遍历每个连通域，计算其质心。质心是连通域所有像素位置的平均值，这里通过累加像素位置并除以像素数量来求得。最后，使用`plot`函数在图上标记出质心位置，每个质心用星号(*)表示。 这个代码片段展示了如何在MATLAB中进行基本的图像处理任务，包括二值化、形态学操作和质心计算，这对于理解和分析图像中的连通区域非常有用。这些技术广泛应用于图像分割、物体识别、图像分析等领域。通过这个代码，我们可以学习到如何处理图像中的连通域，以及如何通过质心来定位和可视化这些区域。