bwlabel
图像处理函数详解
—?/p>
bwlabel
功能?/p>
对连通对象进行标注,
bwlabel
主要对二维二值图像中
各个分离部分进行标注(多维用
bwlabeln
,用法类似)?/p>
用法?/p>
L = bwlabel(BW,n)
[L,num] = bwlabel(BW,n)
L = bwlabel(BW,n)
表示返回?/p>
BW
相同大小的数?/p>
L
?/p>
L
中包含了连通对象的标注。参?/p>
n
?/p>
4
?/p>
8
,分别对?/p>
4
邻域?/p>
8
邻域,默认值为
8
?/p>
[L,num] = bwlabel(BW,n)
返回连通数
num
?/p>
bwlabel
用法?/p>
L = bwlabel(BW,n)
返回一个和
BW
大小相同?/p>
L
矩阵?/p>
包含了标记了
BW
中每个连通区域的类别标签?/p>
这些?/p>
签的值为
1
?/p>
2
?/p>
num
(连通区域的个数)?/p>
n
的值为
4
?/p>
8
,表示是?/p>
4
连通寻找区域,?/p>
?/p>
8
连通寻找,默认?/p>
8
?/p>
四连通或八连通是图像处理里的基本感念?/p>
?/p>
8
连通,
是说一个像素,
如果和其他像素在上?/p>
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?/p>
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?/p>
上角、左下角、右上角或右下角连接,则不认为他们连通?/p>
[L,num] = bwlabel(BW,n)
这里
num
返回的就?/p>
BW
中连通区域的个数?/p>
补充:我听说?/p>
16
连通,这应该是在三维空间里的概念了吧?/p>
举例说明?/p>
BW =
1
1
1
0
0
0
0
0
1
1
1
0
1
1
0
0
1
1
1
0
1
1
0
0
1
1
1
0
0
0
1
0
1
1
1
0
0
0
1
0
1
1
1
0
0
0
1
0
1
1
1
0
0
1
1
0
1
1
1
0
0
0
0
0
?/p>
4
连通计算,方形的区域,和翻转的
L
形区域,有用是对角连接,不属于连通,所以分开
标记,连通区域个数为
3
.
L = bwlabel(BW
,4)
结果如下?/p>