MATLAB实现图像基本操作：切片与灰度检测

在数字图像处理课后作业一中，学生王婷（学号180210305）探讨了基本图像操作中的一个重要课题，即如何根据灰度值来判断图像中指定位置是否为空（即白色）。作业要求编写一个MATLAB函数`board_position(row,col)`来实现这一功能。 首先，函数开始于加载一幅名为'chess.png'的棋盘图像，通过`imread`函数读取。然后，利用`imshow`函数展示原始图像，以便于观察。接下来，通过`size`函数获取图像的行数（rows）和列数（columns），这是后续计算棋盘大小的基础。 计算棋盘大小时，由于棋盘通常由8行8列组成，所以将图像的总行数除以8得到每格的尺寸，记作`board_size`。接着，根据输入的坐标(row, col)计算出在棋盘上对应的起始位置（row_start, col_start）和结束位置（row_end, col_end）。这里使用了向下取整的方式，确保坐标转换后的区域在棋盘范围内。 函数进一步进行图像切割，只保留指定的棋盘格子区域（`im_crop`），然后通过`rgb2gray`函数将彩色图像转为灰度图像，便于分析单个像素的亮度值。接下来，函数通过`nnz`和`numel`函数分别计算灰度图像中非零像素（白色像素）的数量以及总像素数量。非零像素的个数（n）与总像素数（m）的比值表示白色像素所占的比例。 如果所有像素都为白色（即`im_gray(:)==im_gray(1)`），则判断为空格并输出"Emptyboard"；否则，计算白色像素比例（`white_pixel`），若该比例大于80%，则认为该位置有白色棋子，并输出相应的消息。 通过这个函数，学生可以检测图像中的特定位置是否为白色，这对于识别棋盘上的棋子或执行类似游戏中的目标检测具有实际应用价值。这不仅锻炼了对数字图像处理技术的理解，还涉及到了编程逻辑和图像分析技巧。