matlab任意图形轮廓坐标提取【含源代码】
细心的伙伴不难发现上图的每个图形外面都画了一圈黑色虚线，不错，这些虚线就是根据图形轮廓提取的图像坐标绘制的。
今天给大家介绍两种提取轮廓坐标的方法。处理过程如下：读取想要处理的图像，将图像二值化，再通过图像边缘坐标提取函数直接进行提取即可。本文介绍两个函数涉及轮廓坐标提取的函数：
① bwboundaries，功能：提取图像的边界位置
clc;clear;close all;
I = imread(bird.jpg); % 读取目标图像
% RGB到二值图转换
if(size(I,3) == 3)
IG = rgb2gray(I);
bw = imbinarize(IG); % 二值化
elseif (islogical(I))
bw = I;
else
bw = imbinarize(I); % 二值化
end
% 法一
bw = imfill(~bw,holes);
bound = bwboundaries(bw,8,noholes);
x = bound{1}(:,2);
y = bound{1}(:,1);
imshow(I);
hold on;
plot(x,y,k--,linewidth,2.5);
hold off;
② imcontour，功能：获取图像的等高线图
clc;clear;close all;
I = imread(bird.jpg);
% RGB到二值图转换
if(size(I,3) == 3)
IG = rgb2gray(I);
bw = imbinarize(IG);
elseif (islogical(I))
bw = I;
else
bw = imbinarize(I);
end
% 法二
[C,~] = imcontour(bw,1); % 这里取1
C = C(:,2:end); % 去掉第一个无效点，即实际轮廓图
imshow(I);
hold on;
plot(C(1,:),C(2,:),k--,linewidth,2.0);
hold off;
以上两种方法中，第一种最可靠，实用性也更广。第二种能够获取但是对于复杂情况可能还需要额外的辅助处理才行。当然，方法不止一种，爱折腾的伙伴可以尝试提取图像边缘，然后根据边缘来提取坐标。
今天的内容不多，但其可用的范围还是挺广的，具体用在哪里，谁用谁知道啰。演示的图提取出来点数是比较多的，但是有些时候难免会因为图形的原因，导致绘制出来图形不够“平滑”，那这个时候拟合就派上了用场。对封闭曲线拟合感兴趣的伙伴，敬请期待下一期封闭曲线拟合相关内容哦！
参考资料：
[1] mathworks.com/help/images/ref/bwboundaries.html
[2] mathworks.com/help/images/ref/imcontour.html
细心的伙伴不难发现上图的每个图形外面都画了一圈黑色虚线，不错，这些虚线就是根据图形轮廓提取的图像坐标绘制的。 今天给大家介绍两种提取轮廓坐标的方法。处理过程如下：读取想要处理的图像，将图像二值化，再通过图像边缘坐标提取函数直接进行提取即可。本文介绍两个函数涉及轮廓坐标提取的函数： ① bwboundaries，功能：提取图像的边界位置 clc;clear;close all; I = imread(bird.jpg); % 读取目标图像 % RGB到二值图转换 if(size(I,3) == 3) IG = rgb2gray(I); bw = imbinarize(IG); % 二值化 elseif (islogical(I)) bw = I; else bw = imbinarize(I); % 二值化 end % 法一 bw = imfill(~bw,holes); bound = bwboundaries(bw,8,noholes); x = bound{1}(:,2); y = bound{1}(:,1); imshow(I); hold on; plot(x,y,k--,linewidth,2.5); hold off; ② imcontour，功能：获取图像的等高线图 clc;clear;close all; I = imread(bird.jpg); % RGB到二值图转换 if(size(I,3) == 3) IG = rgb2gray(I); bw = imbinarize(IG); elseif (islogical(I)) bw = I; else bw = imbinarize(I); end % 法二 [C,~] = imcontour(bw,1); % 这里取1 C = C(:,2:end); % 去掉第一个无效点，即实际轮廓图 imshow(I); hold on; plot(C(1,:),C(2,:),k--,linewidth,2.0); hold off; 以上两种方法中，第一种最可靠，实用性也更广。第二种能够获取但是对于复杂情况可能还需要额外的辅助处理才行。当然，方法不止一种，爱折腾的伙伴可以尝试提取图像边缘，然后根据边缘来提取坐标。 今天的内容不多，但其可用的范围还是挺广的，具体用在哪里，谁用谁知道啰。演示的图提取出来点数是比较多的，但是有些时候难免会因为图形的原因，导致绘制出来图形不够“平滑”，那这个时候拟合就派上了用场。对封闭曲线拟合感兴趣的伙伴，敬请期待下一期封闭曲线拟合相关内容哦！ 参考资料： [1] mathworks.com/help/images/ref/bwboundaries.html [2] mathworks.com/help/images/ref/imcontour.html