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bwboundaries

在二值图像中跟踪区域边界

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语法

B = bwboundaries(BW)
B = bwboundaries(BW,conn)
B = bwboundaries(BW,conn,options)
[B, L] = bwboundaries (___）
[B,L,n,A] = bwboundaries(___）

描述

例子

B= bwboundaries (BW）在二值图像中跟踪对象的外部边界，以及这些对象内部的洞的边界BW．bwboundaries也下降到最外层的对象(父对象)，并追踪它们的子对象(完全被父对象包围的对象)。返回B，边界像素位置的单元格数组。

B= bwboundaries (BW，康涅狄格州）跟踪对象的外部边界，其中康涅狄格州指定跟踪父和子边界时要使用的连通性。

例子

B= bwboundaries (BW，康涅狄格州，选项）跟踪对象的外部边界，其中选项要么是“黑洞”或“noholes”，指定是否要在其他对象中包含孔的边界。

例子

［B，l) = bwboundaries (___）返回一个标签矩阵l标记对象和孔的地方。

例子

［B，l，n，一个= bwboundaries(___）返回n，发现的物体的数量，以及一个，一个邻接矩阵。

例子

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打开实时脚本

将灰度图像读入工作空间。

I = imread(“rice.png”）;

利用局部自适应阈值将灰度图像转换为二值图像。

BW = imbinalize (I);

计算图像中区域的边界，并将边界叠加在图像上。

[B,L] = bwboundaries(BW，“noholes”）;imshow(label2rgb(L， @jet， [.]5 .5 .5])等一下在为k = 1:长度(B)边界= B{k};情节(边界(:,2),边界(:1),' w '，“线宽”, 2)结束

打开实时脚本

将二进制图像读入工作区。

BW = imread(“blobs.png”）;

计算图像区域的边界。

[B,L,N,A] = bwboundaries(BW);

显示边界重叠的图像。在每个边界旁边添加区域号(基于标签矩阵)。使用缩放工具读取单个标签。

imshow (BW);持有在；颜色= [“b”‘g’“r”“c”“米”“y”];为k=1:长度(B)，边界= B{k};Cidx = mod(k，长度(颜色))+1;情节(边界(:,2),边界(:1),.．.颜色(cidx),“线宽”2);%随机文本位置，以获得更好的可视性rndRow = ceil(length(border)/(mod(rand*k,7)+1));col = border (rndRow,2);row = boundary(rndRow,1);h = text(col+1，行-1,num2str(L(行，col)));集(h,“颜色”、颜色(cidx),“字形大小”14岁的“FontWeight”，“大胆”）;结束

属性显示邻接矩阵间谍函数。

图间谍(A);

打开实时脚本

读取二进制图像到工作区。

BW = imread(“blobs.png”）;

计算边界。

[B,L,N] = bwboundaries(BW);

以红色显示对象边界，以绿色显示孔边界。

imshow (BW);持有在；为k=1:长度(B)，边界= B{k};如果(k > N) plot(boundary(:，2)， boundary(:，1)，‘g’，“线宽”2);其他的情节(边界(:,2),边界(:1),“r”，“线宽”2);结束结束

打开实时脚本

将图像读入工作区。

BW = imread(“blobs.png”）;

用红色显示父边界，用绿色显示它们的洞。

[B,L,N,A] = bwboundaries(BW);图;imshow (BW);持有在；遍历对象边界为k = 1:N如果第k列是孔的父孔邻接矩阵A的%包含一个非零元素如果(nnz(A(:，k)) > 0) border = B{k};情节(边界(:,2),.．.边界(:1),“r”，“线宽”2);遍历边界k的子结点为l = find(A(:，k))' boundary = B{l};情节(边界(:,2),.．.边界(:1),‘g’，“线宽”2);结束结束结束

输入参数

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二进制输入图像，指定为实的、非稀疏的2-D逻辑数组或数字数组。BW必须为二值图像，其中非零像素属于对象，零值像素构成背景。下图说明了这些组件。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑

连接性，指定为以下标量值之一:

价值

意义

4

四连接社区

8

8-connected社区。这是默认值。

数据类型:双

确定是否搜索父边界和子边界，指定为以下任意一种:

选项

意义

“黑洞”

搜索对象和洞的边界。这是默认值。

“noholes”

只搜索对象(父对象和子对象)边界。这可以提供更好的性能。

数据类型:字符|字符串

输出参数

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边界像素的行坐标和列坐标，返回为p-by-1单元格数组，其中p是物体和孔的数量。单元格数组中的每个单元格包含问2矩阵。矩阵中的每一行都包含边界像素的行坐标和列坐标。问对应区域的边界像素数。

连续区域的标签矩阵，返回为非负整数的二维矩阵。的k该区域包含了l有价值的k．用。表示的物体和孔的数目l等于马克斯(L (:))．的零值元素l制作背景。

数据类型:双

找到的对象数，以非负整数返回。

数据类型:双

边界和洞之间的父子依赖关系，返回为一个正方形、稀疏的类逻辑矩阵双边长马克斯(L (:))．的行和列一个对应于存储的边界的位置B．第一个n细胞B是对象边界。(i, j) = 1也就是那个对象我是object的子对象吗j包围或被包围的边界k-th边界可以使用一个如下:

enclosing_boundary = find(A(m，:));enclosed_boundaries = find(A(:，m));

算法

的bwboundaries函数实现了由Jacob停止准则修改的Moore-Neighbor跟踪算法。该函数基于边界函数在第一版中给出利用MATLAB进行数字图像处理，由冈萨雷斯，R. C.， R. E.伍兹，和S. L. Eddins，新泽西州，皮尔逊普伦蒂斯霍尔，2004年。

参考文献

[1] Gonzalez, R. C.， R. E. Woods，和S. L. Eddins，用MATLAB进行数字图像处理，新泽西，皮尔逊·普伦蒂斯·霍尔，2004。

扩展功能

另请参阅

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