bwlabel函数matlab（matlab用代码生成的图片如何显示误差系数）

本文目录

• matlab用代码生成的图片如何显示误差系数
• matlab函数bwlabel与bwlabeln的区别
• matlab语句=bwlabel，8出错是什么原因
• matlab bwlabel函数与 regionprops函数求面积问题
• matlab用递归函数统计矩阵内斑块数
• 对图像中连通域进行标记并计算面积matlab
• 如何用matlab计算二值化图中白**域的像素点个数
• 下面的图是用matlab软件编的，请问如何用matlab计算红色部分的面积
• matlab问题,我应该如何用bwlabel函数让图像中只剩最大的连通区域

matlab用代码生成的图片如何显示误差系数

使用函数将图片中的数据显示并进行误差分析。
1、利用imread函数，读入图像文件。2、利用rgb2gray函数，将RGB图像或颜色图转换为灰度图。3、利用im2bw函数，将图像转换为二进制图像。4、利用bwlabel函数，在矩阵L中，作表示二进制图像的标记。5、利用regionprops函数，测量图像区域的属性。6、利用cat函数，沿指定维度串联，生成新的数组。7、利用max函数，求最大值（误差）。
Matlab中自带的误差棒函数errorbar功能单一，只能在普通坐标下绘制纵向误差。ERRORBARE(SYM，X，Y，Xbar，Ybar)能够按需要绘制误差棒，可沿水平、垂直，或者两轴方向，能够根据所选坐标类型，调整端点线长。并可处理上下限不同的情况。

matlab函数bwlabel与bwlabeln的区别

Note: Comparing BWLABEL and BWLABELN
------------------------------------
BWLABEL supports 2-D inputs only, whereas BWLABELN support any
input dimension. In some cases you might prefer to use BWLABELN even
for 2-D problems because it can be faster. If you have a 2-D input
whose objects are relatively "thick" in the vertical direction,
BWLABEL will probably be faster; otherwise BWLABELN will probably be
faster.
两者区别不大。
bwlabel在二值图中目标区块垂直方向比较长的时候比较快，其他情况下，都是bwlabeln更快。
重要的一点是bwlabeln可以处理**数组，而bwlabel只能接受二维的输入。

matlab语句=bwlabel，8出错是什么原因

用法：
L = bwlabel(BW,n)
返回一个和BW大小相同的L矩阵，包含了标记了BW中每个连通区域的类别标签，这些标签的值为1、2、num（连通区域的个数）。n的值为4或8，表示是按4连通寻找区域，还是8连通寻找，默认为8。
4连通或8连通是图像处理里的基本感念：而8连通，是说一个像素，如果和其他像素在上、下、左、右、左上角、左下角、右上角或右下角连接着，则认为他们是联通的；4连通是指，如果像素的位置在其他像素相邻的上、下、左或右，则认为他们是连接着的，连通的，在左上角、左下角、右上角或右下角连接，则不认为他们连通。请注意“或”字的含义，就是满足其中一个条件就认为是连通的。
= bwlabel(BW,n)这里num返回的就是BW中连通区域的个数。
通俗的说，这个函数的作用是用来找这个二值图像中的连通区域的，对于不同的符合条件的连通区域（4连通，8连通）分别用不同的标号加以区别，结果保存在L这个矩阵里，而num里保存的是输入图像中连通区域的总数。

matlab bwlabel函数与 regionprops函数求面积问题

右键方法名 --转到定义如果没有这个方法，那么就是 *****中尚未定义GetRouteBetweenPoints方法。
如果这个*****类有代码可循，那么补充这个方法代码。
如果*****这个类是第三方的一个DLL引用，无法。那么这个调用就是错误的。

matlab用递归函数统计矩阵内斑块数

你这里的斑块其实就是连通域。MATLAb自带计算连通域个数的函数：bwlabel。

% 返回x中连通域个数
function n = f( x )
n = 0;
for i = unique(x)’
     = bwlabel(x==i, 4);
    n = n+c;
end
end

对图像中连通域进行标记并计算面积matlab

matlab里有连通域标记的函数bwlabel。
至于求连通域面积，stats=regionprops(ibw,’Area’);%ibw是标记号的图。
求中值也有这函数的，median（A）。

如何用matlab计算二值化图中白**域的像素点个数

计算原理如下：

假设一副二值图片，其背景是黑色的，而边缘是白色的，而且白色边缘中不包含黑色的点，就如附件中的那个图像。

程序源码如下：
%% step 1

clear all

clc

I=imread(’*****’);%读入图片

bwI=im2bw(I,***);%转化为二值图像

L=bwlabel(bwI,4);%将四连通区域进行标记

=find(L==1);%查找其中的白**域，r是白点的所在行组成的向量，c是白点所在的列组成的向量

%% step 2 %去除r中重复的数

new_r=;

for i=1:length(r)

    nn=find(new_r==r(i));

    if isempty(nn),new_r=;end

end

%% step 3

sum_zeros=0;%轮廓中总的点的个数

for i=1:length(new_r)

    n=find(bwI(new_r(i),:)==1);%查找有白点的行中白点所在的位置

    if length(n)==1,continue;end%如果该行中只有一个白点，则返回

    num_zeros=n(end)-n(1)+1-length(n);%否则计算夹在白点之间的黑点的个数

    sum_zeros=sum_zeros+num_zeros;

end

二值化图实例如下（即黑白两色）：

扩展资料：

C语言实现源码：

#include "opencv2/highgui/*****" 

#include "opencv2/imgproc/*****" 

#include "opencv2/core/*****"

#include 《opencv\****》

#include 《iostream》

#include "****"

#include "*****"

#include 《vector》

#include 《*****》

#include 《*****》

#include 《fstream》

using namespace std;

using namespace cv;

//统计一幅图片中白色像素点和黑色像素点占整幅图的比例

int bSums(Mat src)

{

 int counter = 0;

 int black = 0;

 int n = 0;

 //迭代器访问像素点

 Mat_《uchar》::iterator it = *****《uchar》();

 Mat_《uchar》::iterator itend = *****《uchar》();

 for (; it != itend; ++it)

 {

  n++;

  if ((*it) 》 0)

  {

   counter += 1;//二值化后，像素点是0或者255

  }

  else {

   black += 1;

  }

 }

 double biliB = counter * *** / n * *** * 100 * ***;

 double biliH = black * *** / n * *** * 100 * ***;

 cout 《《 "counter:" 《《 counter 《《 endl;

 cout 《《 "black:" 《《 black 《《 endl;

 cout 《《 "n:" 《《 n 《《 endl;

 cout 《《 "biliB:" 《《 biliB 《《 endl;

 cout 《《 "biliH:" 《《 biliH 《《 endl;

 return counter;

}

int main(int agrc, char** agrv)

{

 Mat imgPath = imread("D://XR//*****");//读取源图

 //namedWindow("原图", 0);

 //resizeWindow("原图", 500, 500);

 imshow("原图", imgPath);

 Mat a1;

 cvtColor(imgPath, a1, COLOR_BGR2GRAY);//转灰度图

 //namedWindow("灰度", 0);

 //resizeWindow("灰度", 500, 500);

 imshow("灰度", a1);

 Mat a2;

 threshold(a1, a2, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);//二值化

 //namedWindow("灰度", 0);

 //resizeWindow("灰度", 500, 500);

 imshow("灰度", a2);

 int a = bSums(a2);//调用函数bSums

 imshow("A", a2);

 //cout 《《 "A:" 《《 a;

 waitKey();

 return 0;

}

下面的图是用matlab软件编的，请问如何用matlab计算红色部分的面积

先找联通域再用regionprops(label,’Area’)函数求面积；
clc;
clear;
close all;
I = imread(’*****’);
% 提取R，G，B
I1 = I(:, :, 1);
I2 = I(:, :, 2);
I3 = I(:, :, 3);
% 二值化R，G，B
J1 = im2bw(I1);
J2 = im2bw(I2);
J3 = im2bw(I3);
% 连通块分析R，G，B
= bwlabel(J1);num1
= bwlabel(J2);num2
= bwlabel(J3);num3
% 显示
figure;
subplot(2, 2, 1);
imshow(I);
title(’Origin’)
subplot(2, 2, 2);
imshow(I1);
title(’R’)
subplot(2, 2, 3);
imshow(I2);
title(’G’)
subplot(2, 2, 4);
imshow(I3);
title(’B’)
figure;
subplot(2, 3, 1);
imshow(J1);
title(’R-Gray’)
subplot(2, 3, 2);
imshow(J2);
title(’G-Gray’)
subplot(2, 3, 3);
imshow(J3);
title(’B-Gray’)
subplot(2, 3, 4);
imshow(L1);
title(’R-Label’)
subplot(2, 3, 5);
imshow(L2);
title(’G-Label’)
subplot(2, 3, 6);
imshow(L3);
title(’B-Label’)
% 整合
L = ;
for i = 1 : size(L1, 1)
for j = 1 : size(L1, 2)
temp = ;
if temp == zeros(1, 3)
L(i, j) = 0;
else
if L1(i, j) ~= 0
L(i, j) = L1(i, j);
continue;
elseif L2(i, j) ~= 0
L(i, j) = L2(i, j);
continue;
elseif L3(i, j) ~= 0
L(i, j) = L3(i, j);
continue;
end
end
end
end
% 显示
figure;
imshow(L);
for color=1:num1
temp=I(I==color);
=bwlabel(temp);
area=regionprops(label,’Area’)
end
就可以求出每个颜色的面积（区域比例）了

matlab问题,我应该如何用bwlabel函数让图像中只剩最大的连通区域

L=bwlabel（BW，4（或者8））
返回大小和输入矩阵BW相同的矩阵L
背景部分数值为0
其他连通部分根据不同的分块，给标记为1 ，2 ，3 ，...n
如果你知道你要的分块的标记数是x， 那么a=（L==x）就是你需要的部分为1，其他为0的逻辑矩阵
如果你想找最大的
那么
=bwlabel(BW,4(或8）);
x=zeros(1,num);
for ii=1:num
x(ii)=sum(sum(L==ii));
end
=max(x);
out=(L==ind);