(整理)MATLAB 标注连通域.

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matlab 连通域圆形度

MATLAB中的连通域分析和圆形度计算连通域分析和圆形度计算是图像处理中常用的方法，用于分析图像中的对象形状和结构。

在MATLAB中，我们可以利用一些内置的函数和工具进行连通域分析和圆形度计算。

本文将介绍如何使用MATLAB进行连通域分析和圆形度计算，并探讨其在图像处理中的应用。

一、连通域分析1.1 什么是连通域？连通域是指图像中具有相同像素值且彼此相连的像素集合。

在图像处理中，连通域分析可以用于识别和分割出图像中的不同对象或区域。

1.2 MATLAB中的连通域分析在MATLAB中，我们可以使用bwlabel函数来进行连通域分析。

该函数可以将输入的二值图像中的连通域进行标记，并返回标记后的图像和连通域的数量。

1.3 连通域分析的应用连通域分析常被应用于目标检测、图像分割和形状分析等领域。

通过连通域分析，我们可以识别和提取图像中的不同对象，进而对其进行进一步的分析和处理。

二、圆形度计算2.1 什么是圆形度？圆形度是指一个对象或区域与圆的相似程度，通常用于描述对象的整体形状。

圆形度的计算可以帮助我们评估和比较不同对象的形状特征。

2.2 MATLAB中的圆形度计算在MATLAB中，我们可以使用regionprops函数来计算图像中对象的圆形度。

该函数可以提取对象的各种形状特征，包括面积、周长、轮廓等，并通过这些特征来计算对象的圆形度。

2.3 圆形度计算的应用圆形度计算常被应用于医学影像分析、工程结构分析和生物形态学研究等领域。

通过计算对象的圆形度，我们可以量化其形状特征，并据此进行对象的分类、识别和比较。

三、MATLAB实例分析为了更直观地了解MATLAB中连通域分析和圆形度计算的应用，我们将结合一个实际的图像示例进行分析。

3.1 实验目的本实验旨在利用MATLAB对图像中的不同对象进行连通域分析和圆形度计算，并探讨其在图像处理中的应用。

3.2 实验步骤（1）读取图像并进行预处理；（2）利用bwlabel函数进行连通域分析，并显示标记后的图像；（3）利用regionprops函数计算对象的圆形度，并显示计算结果；（4）分析实验结果并进行讨论。

matlab计算连通域矩形度

matlab计算连通域矩形度Matlab是一种功能强大的数值计算和数据可视化软件，可以用于计算图像处理中的各种度量指标，包括连通域矩形度。

连通域矩形度是一种用于衡量图像中连通域形状的指标。

在图像处理中，连通域是指由具有相同灰度值或颜色的像素组成的区域。

连通域矩形度可以用来评估图像中连通域的形状是否更接近于矩形。

在Matlab中，我们可以使用区域props函数来计算连通域的属性，其中包括连通域的质心、面积、周长和边界框等。

通过计算连通域的矩形度，我们可以进一步分析图像中不同对象的形状特征。

下面是一个示例代码，演示了如何计算图像中连通域的矩形度： ```matlab% 读取图像img = imread('image.jpg');% 二值化处理bw = im2bw(img, graythresh(img));% 获取连通域cc = bwconncomp(bw);% 计算连通域属性props = regionprops(cc, 'Area', 'BoundingBox');% 计算连通域的矩形度rectangularity = zeros(cc.NumObjects, 1);for i = 1:cc.NumObjectsarea = props(i).Area;boundingBox = props(i).BoundingBox;rectangularity(i) = area / (boundingBox(3) * boundingBox(4));end% 统计连通域矩形度的均值和标准差meanRectangularity = mean(rectangularity);stdRectangularity = std(rectangularity);% 显示结果disp(['连通域矩形度均值：',num2str(meanRectangularity)]);disp(['连通域矩形度标准差：',num2str(stdRectangularity)]);```通过运行上述代码，我们可以得到图像中连通域矩形度的均值和标准差。

matlab练习程序（二值图像连通区域标记法，两步法）

matlab练习程序（⼆值图像连通区域标记法，两步法）我⼏乎完全就是照着上的算法实现的，不过是⽤Matlab⽽已。

使⽤了两步法进⾏标记，⼀步法我还没怎么看。

两步法中第⼆步是⽐较⿇烦的，其中⽤到了不相交集合的⼀些理论，尤其是不相交集合森林，我这⾥的find_set函数就是参考《算法导论》311页的算法写的。

如果⽤c++写，也许需要⾃⼰构造数据结构。

好吧，下⾯是我理解的算法过程： 1.⾸先要确定是标记8邻域连通还是4邻域连通，如果是8邻域连通，就⽤的模板，如果是4邻域连通，就⽤的模板。

我这⾥⽤了是8连通。

2.⽤模板变量图像，类似卷积，不过不计算，只⽐较。

⽐较当前像素和邻域4个或2个像素，如果都不相等，那么标记号加⼀，并且把这个标记号赋值给另⼀个标记空间中相同位置的像素，因为不能破坏当前图像的像素。

如果有⼀个相等，那么就把这4个或2个像素中⾮背景像素中的最⼩值赋给另⼀个标记空间相同位置的像素，并且把这4个或2个像素同有相同当前位置像素值的集合取并集（ps:这个真的好难解释--!!）。

遍历完会得到标记图像和有标记号那么多个的标记集合。

3.遍历标记图像，按标记图像的像素值索引标记集合，找到标记集合中代表当前集合最⼩的值赋值给原图像当前位置的像素（ps:这⾥最好看《算法导论》或）。

还是看代码吧，运⾏⼀下更好： main.mclear all;close all;clc;img=imread('liantong.bmp');imgn=img>128;s=uint8(1-imgn);%{s=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0; %这个矩阵是维基百科中的矩阵0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0;0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0;0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0;0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0;0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0;0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];%}imshow(mat2gray(s));[m n]=size(s);tmp=zeros(m,n);label=1; %第⼀遍遍历时标记的标签数量for i=2:mfor j=2:n-1up_left=s(i-1,j-1); %原图像当前像素周围四个像素up=s(i-1,j);up_right=s(i-1,j+1);left=s(i,j-1);cur=s(i,j);if cur==1if cur~=up_left && cur~=up &&cur~=up_right &&cur~=left %当前和四周的都不⼀样，加新标签tmp(i,j)=label;link{label}=[];label=label+1;elset=sort([tmp(i,j-1) tmp(i-1,j-1) tmp(i-1,j) tmp(i-1,j+1)]); %标签图像当前像素周围四个像素并排序for k=1:4 %寻找周围四个像素⾮零的最⼩值赋值给标签图像if t(k)~=0tmp(i,j)=t(k);for w=k:4link{t(w)}=union(t(k:4),link{t(w)}); %设置不相交集合endbreak;endendendendendendfor i=1:mfor j=1:nif s(i,j) ~=0s(i,j)=find_set(link,tmp(i,j));endendendfigure,imshow(mat2gray(s)) find_set.mfunction re=find_set(p,i) %不相交集合寻找代表当前集合的最⼩值，详见《算法导论》第21章if min(p{i}) ~= ii=find_set(p,min(p{i}));endre=i;end下⾯是运⾏的结果：原图结果图效果还不错吧。

matlab 二维坐标数组求解连通区域-概述说明以及解释

matlab 二维坐标数组求解连通区域-概述说明以及解释1.引言概述部分的内容可以如下编写：1.1 概述在数字图像处理和计算机视觉领域中，连通区域是常见的概念，它代表了具有相同像素值或特定属性的像素的集合。

本文将主要介绍使用MATLAB对二维坐标数组进行连通区域的求解方法。

二维坐标数组是一种常见的数据结构，用于存储和表示二维平面上的图像、地理信息等。

连通区域的求解在许多应用中都具有重要意义。

例如，在图像处理中，我们经常需要对目标进行分割和提取，而连通区域的求解可以帮助我们实现这一目标。

此外，在计算机视觉领域，连通区域的应用也非常广泛，如对象识别、目标跟踪等。

在正文部分，我们将首先介绍二维坐标数组的定义和特点，包括如何表示和访问数组中的元素。

然后，我们将详细解释连通区域的概念和应用，以及常见的连通区域求解算法和技术。

最后，在结论部分，我们将总结本文所介绍的二维坐标数组求解连通区域的方法，并给出相关实验结果和分析。

通过本文的阅读，读者将能够了解和掌握使用MATLAB对二维坐标数组进行连通区域求解的方法和技巧，从而在实际应用中能够灵活运用和扩展相关算法。

希望本文能够对读者在数字图像处理和计算机视觉领域的学习和研究工作有所帮助。

文章结构部分可以根据文章的主要内容和逻辑，介绍文章的主要章节和各个章节的内容概要。

下面是1.2 文章结构部分的内容示例：1.2 文章结构本文将按照以下结构进行叙述：第二部分：正文本部分主要介绍了二维坐标数组的定义和特点，并深入探讨了连通区域的概念和应用。

首先，我们将对二维坐标数组进行详细的定义，并解释其在实际问题中的应用。

其次，我们将介绍连通区域的概念和特点，并展示其在图像处理、地理信息系统等领域的广泛应用。

第三部分：结论本部分将重点讨论二维坐标数组求解连通区域的方法，并对实验结果进行分析。

我们将介绍一种有效的算法，基于二维坐标数组的特点，实现连通区域的快速求解。

同时，我们将通过实验结果验证该算法的准确性和效率，并分析不同参数对算法性能的影响。

针对matlab四连通，和八连通的详解

针对matlab四连通，和八连通的详解功能：标注二进制图像中已连接的部分。

语法：L = bwlabel(BW,n) [L,num] = bwlabel(BW,n)其中BW为输入图像;N可取值为4或8表示连接四连通或八连通区域;NUM为找到的连通区域数目;L为输出图像矩阵,其元素值为整数,背景被标记为0,第一个连通区域被标记为1,第二个连通区域被标记为2,依此类推.所以你不明白的1,2,3即为第1,2,3个连通区域的标记网上给出的解释大部分是不完整的，官网的解释L = bwlabel(BW, n) returns a matrix L, of the same size as BW, containing labels for the connected objects in BW. The variable n can have a value of either 4 or 8, where 4 specifies 4-connected objects and 8 specifies 8-connected objects. If the argument is omitted, it defaults to 8.The elements of L are integer values greater than or equal to 0. The pixels labeled 0 are the background. The pixels labeled 1 make up one object; the pixels labeled 2 make up a second object; and so on.相信大家看了，都头晕的。

现在我给出列子，大家可以更加理解的：（1）：A=[0 1 1 0 1 0 10 1 1 0 0 0 10 1 1 0 1 0 1]; [L,M]=bwlabel(A,4);此时L=[0 1 1 0 2 0 40 1 1 0 0 0 40 1 1 0 3 0 4] , M=4(2):A=[0 1 1 0 0 0 10 1 1 0 0 0 10 1 1 0 0 0 1]; [L,M]=bwlabel(A,4);L=[0 1 1 0 0 0 20 1 1 0 0 0 20 1 1 0 0 0 2] M=2;(3):A=[0 1 1 0 0 0 10 1 1 0 0 0 10 1 1 0 1 0 1]; [L,M]=bwlabel(A,4);L=[0 1 1 0 0 0 30 1 1 0 0 0 30 1 1 0 2 0 3] M=3大家看我A中1的位置就应该明白什么意思了吧！！其实大家可以这样理解的：四连通区域是这样的： 11 0 11以上的0是中心像素点1所在的位置就是四连通区域。

MATLAB 标注连通域

matlab 标注连通域clear;clc;f=imread('c:\1.jpg');gray_level=graythresh(f);f=im2bw(f,gray_level);[l,n]=bwlabel(f,8)imshow(f)hold onfor k=1:n[r,c]=find(l==k);rbar=mean(r);cbar=mean(c);plot(cbar,rbar,'Marker','o','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','k','MarkerSize',10);plot(cbar,rbar,'Marker','*','MarkerEdgecolor','w');end主要概念：1.4连接 8连接0 1 01 p 1 ===> 4连接，p为当前像素点。

0 1 01 1 11 p 1 ====》8连接，p为当前像素点。

1 1 12.bwlabel()函数语法： [ L, num]=bwlabel(f,conn)其中f是一副二值图像，conn用来指定期望的连接（不是4就是8），默认为8，输出L称为标记矩阵，参数num给出所找到连接分量的总数。

3.find()函数该函数非常有用，会返回指定条件的索引值，在标记矩阵中的作用是返回对应对象的索引。

I = FIND(X) returns the linear indices corresponding tothe nonzero entries of the array X. X may be a logical expression.Use IND2SUB(SIZE(X),I) to calculate multiple subscripts fromthe linear indices I.find（bwlabel（bw）==2）表示的意思是连通域2中的数值所在向量的位置。

matlab 结构面连通率

matlab 结构面连通率
MATLAB是一种用于数学计算、可视化和编程的高级技术计算语
言和交互式环境。

结构面连通率是指在图像处理领域中用来描述图
像结构的一个指标。

结构面连通率通常用于描述材料的孔隙结构或
者纹理的连通性。

在MATLAB中，我们可以使用图像处理工具箱中的
函数来计算结构面连通率。

首先，我们需要加载图像并将其转换为灰度图像。

然后，我们
可以使用MATLAB中的一些函数来计算结构面连通率。

这包括计算图
像的连通分量，计算孔隙的面积和计算结构面连通率的值。

我们还
可以使用MATLAB中的图像处理工具箱中的函数来对图像进行预处理，例如去噪、边缘检测等，以便更准确地计算结构面连通率。

另外，我们也可以使用MATLAB中的统计工具箱来对计算得到的
结构面连通率进行统计分析，例如计算平均连通率、方差等。

这有
助于我们更好地理解图像的结构特征。

除了使用MATLAB内置的函数和工具箱，我们还可以编写自定义
的算法来计算结构面连通率，这样可以更灵活地适应不同的应用场景。

总之，MATLAB提供了丰富的工具和函数来计算和分析图像的结构面连通率，通过合理的调用和组合这些工具，我们可以全面地理解图像的结构特征。

matlab 连通域圆度

在MATLAB中，计算图像中的连通域并分析其圆度通常涉及到以下步骤：
1. 读取和预处理图像：
首先，你需要读取图像并进行必要的预处理，如二值化、去除噪声等。

matlab代码：
2. 检测连通域：
使用bwlabel函数可以检测图像中的连通域，并为每个连通域分配一个唯一的标签。

matlab代码：
3. 计算连通域的属性：
使用regionprops函数可以计算每个连通域的各种属性，包括面积、周长、质心坐标等。

matlab代码：
4. 计算圆度：
圆度通常是通过比较物体的面积与其周长平方的比值来计算的。

在这个公式中，完美的圆的圆度为1，而形状越偏离圆形，圆度越接近0。

matlab代码：
5. 可视化结果：
可以使用imshow函数显示原始图像，并使用hold on和plot函数绘制出每个连通域的边界以及标注其圆度。

matlab代码：
这段代码将会显示带有红色边框的连通域，并在每个区域的质心位置显示其圆度值。

请注意，以上代码是一个基本示例，你可能需要根据你的具体需求进行调整。

例如，你可能需要调整阈值、最小连通域大小、圆度的计算方法等。

同时，如果你的图像中包含多个通道或者需要进行更复杂的形状分析，可能需要进一步修改代码。

matlab连通域的内切圆

matlab连通域的内切圆
在MATLAB中，要找到连通域的内切圆，可以遵循以下步骤：
1. 首先，使用MATLAB的图像处理工具箱中的函数对图像进行
预处理，将其转换为二值图像。

可以使用im2bw函数将图像转换为
二值图像，或者使用适当的阈值方法如imbinarize进行图像二值化
处理。

2. 接下来，使用bwlabel函数标记二值图像中的连通域。

这将
为图像中的每个连通域分配一个唯一的标签。

3. 然后，可以使用regionprops函数计算每个连通域的属性，
包括面积、重心等。

通过计算连通域的属性，可以找到每个连通域
的内切圆。

4. 对于每个连通域，可以使用regionprops函数计算其边界框。

然后，可以使用边界框的宽度和高度来估算内切圆的半径。

5. 最后，可以使用viscircles函数在原始图像上绘制找到的
内切圆。

viscircles函数接受圆心坐标和半径作为输入，并在图像
上绘制圆。

需要注意的是，以上步骤是一种基本的方法，具体实现可能会根据图像的特性和要求进行调整。

另外，MATLAB提供了丰富的图像处理函数和工具，可以根据具体情况选择合适的函数和方法来实现对连通域内切圆的查找和绘制。

(整理)MATLAB 标注连通域.

matlab 标注连通域clear;clc;f=imread('c:\1.jpg');gray_level=graythresh(f);f=im2bw(f,gray_level);[l,n]=bwlabel(f,8)imshow(f)hold onfor k=1:n[r,c]=find(l==k);rbar=mean(r);cbar=mean(c);plot(cbar,rbar,'Marker','o','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','k','MarkerSize',10);plot(cbar,rbar,'Marker','*','MarkerEdgecolor','w');end主要概念：1.2.4连接 8连接0 1 01 p 1 ===> 4连接，p为当前像素点。

0 1 01 1 11 p 1 ====》8连接，p为当前像素点。

1 1 13.bwlabel()函数语法： [ L, num]=bwlabel(f,conn)其中f是一副二值图像，conn用来指定期望的连接（不是4就是8），默认为8，输出L称为标记矩阵，参数num给出所找到连接分量的总数。

4.find()函数该函数非常有用，会返回指定条件的索引值，在标记矩阵中的作用是返回对应对象的索引。

区域连通函数

Matlab常用的区域连通函数1、matlab函数bwareaopen——删除小面积对象格式：BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用：删除二值图像BW中面积小于P的对象，默认情况下使用8邻域。

算法：(1)Determine the connected components.L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.S = regionprops(L, 'Area');(3)Remove small objects.bw2 = ismember(L, find([S.Area] >= P));2、matlab函数bwarea——计算对象面积格式：total = bwarea(BW)作用：估计二值图像中对象的面积。

注：该面积和二值图像中对象的像素数目不一定相等。

3、matlab函数imclearborder——边界对象抑制格式：IM2 = imclearborder(IM,conn)作用：抑制和图像边界相连的亮对象。

若IM是二值图，imclearborder将删除和图像边界相连的对象。

默认情况conn=8。

注：For grayscale images, imclearborder tends to reduce the overall intensity level in addition to suppressing border structures.算法：(1)Mask image is the input image.(2)Marker image is zero everywhere except along the border, where it equals the mask image.4、matlab函数bwboundaries——获取对象轮廓格式：B = bwboundaries(BW,conn)（基本格式）作用：获取二值图中对象的轮廓。

matlab 连通域标记

matlab 连通域标记在图像处理中，连通域标记是指将图像中的相邻像素点组成的区域进行分组和标记的过程。

连通域标记可以用于图像分割、物体识别、图像分析等领域。

Matlab是一种功能强大的数值计算和科学编程软件，提供了丰富的图像处理工具箱，可以方便地实现连通域标记算法。

在Matlab中，可以使用bwlabel函数来实现连通域标记。

该函数可以将二值图像中的连通域进行标记，并返回每个像素所属的连通域编号。

具体步骤如下：1. 将图像二值化，即将图像转换成黑白两色（前景和背景）。

2. 使用bwlabel函数对二值图像进行连通域标记。

该函数的语法为：[L, num] = bwlabel(BW)，其中BW为二值图像，L为标记后的图像，num为连通域的数量。

3. 可以使用regionprops函数对每个连通域进行属性分析。

该函数可以计算每个连通域的面积、重心、边界框等属性，并返回一个结构体数组。

以下是一个示例代码，演示了如何使用Matlab进行连通域标记和属性分析：```matlab% 读取图像image = imread('example.png');% 将图像转换为二值图像bw = imbinarize(image);% 进行连通域标记[L, num] = bwlabel(bw);% 对每个连通域进行属性分析props = regionprops(L, 'Area', 'Centroid','BoundingBox');% 输出每个连通域的属性信息for i = 1:numfprintf('连通域 %d:', i);fprintf('面积: %d', props(i).Area);fprintf('重心: (%d, %d)', props(i).Centroid(1), props(i).Centroid(2));fprintf('边界框: (%d, %d, %d, %d)', props(i).BoundingBox(1), props(i).BoundingBox(2), props(i).BoundingBox(3), props(i).BoundingBox(4));end```以上代码会输出每个连通域的面积、重心和边界框信息。

MATLAB实例：构造网络连接图（NetworkConnection）及计算图的代数连通度。。。

MATLAB实例：构造⽹络连接图（NetworkConnection）及计算图的代数连通度。

MATLAB实例：构造⽹络连接图(Network Connection)及计算图的代数连通度(Algebraic Connectivity)作者：凯鲁嘎吉 - 博客园1. 图的代数连通度(Algebraic Connectivity)图的代数连通度：Laplace图谱的次⼩特征值。

2. ⽹络连接图(Network Connection)的构造随机⽣成⼀个具有50个节点的传感器⽹络。

节点随机放置在3.5 x 3.5⽅形区域内，通信距离为0.8。

如下图所⽰，共有159条边，其代数连通度为：0.3007。

3. MATLAB程序demo_Create_Network_Connection.m%创建⽆向图⽹络连接图 Network Connection.clc;close all;clear;Conf.Square = 3.5; %⽅形区域的边长Conf.NodeNumber = 50; %节点个数mDist = 0.8; %最⼤通信距离is_create_network = 1;if is_create_network == 1[ Network, Dists ] = CreateNetworksFunc(Conf);save Network_1.mat Networkelseload Network_1.matendnodenum = size(Network.Nodes.loc,1); %节点个数lap_matrix = zeros(nodenum); %节点数*节点数图的Laplace矩阵：diag(d1,d2,...dn)-邻接矩阵，di为节点i的度for i=1:nodenumidx = Network.Nodes.neighbors{i}; %邻接节点的idlap_matrix(i,idx) = -1; %负的邻接矩阵lap_matrix(i,i) = length(idx); %对⾓线元素为节点的度endeig_val = eig(lap_matrix); %lap_matrix的特征值eig_val = sort(eig_val,'ascend'); %从⼩到⼤排序，最⼩特征值为0algeb_conn = eig_val(2) % algebraic connectivity 代数连通度：lap_matrix的第⼆⼩特征值>0，连通图avg_deg = sum(diag(lap_matrix))/nodenum % average values 节点度的均值DrawNetworks(Network);% DrawNetworks(Network, Dists); %把所有的边的长度（通信距离）都标出来了print(gcf,'-dpng','Network_1.png'); %保存图⽚CreateNetworksFunc.mfunction [ Network, Dists ] = CreateNetworksFunc(Conf)% 创建⽆向图⽹络连接图 Network Connection.num = Conf.NodeNumber; %节点个数square = Conf.Square; %⽅形区域的边长maxDist = mDist; %最⼤通信距离loc = square*rand(num,2) - square/2; %num*2的随机数节点坐标Dists = Euclid_Dist(loc(:,1),loc(:,2)); %节点数*节点数，对⾓线元素为0% without self-loop 不存在节点⾃⼰到⾃⼰的路径，对⾓线上的元素为⽆穷⼤Dists = Dists + 10*maxDist*eye(num);Neighbors = cell(num,1);maxDegree = 0; %节点的最⼤度，与节点相邻的最⼤边数edges = 0; %图的总边的个数，⽆向图的度/2for i=1:numNeighbors{i} = find(Dists(i,:)<=maxDist); %找邻接节点的idif length(Neighbors{i}) > maxDegreemaxDegree = length(Neighbors{i}); %节点的最⼤度endedges = edges + length(Neighbors{i});endNodes.loc = loc;Nodes.neighbors = Neighbors;Network.maxDegree = maxDegree;Network.edges = edges/2; %% undirected graphNetwork.Conf = Conf;Network.Nodes = Nodes;endfunction dist = Euclid_Dist(X,Y)% 求两两节点之间的距离，输出[节点*节点]的矩阵，距离矩阵len = length(X);xx = repmat(X,1,len); %节点数*节点数yy = repmat(Y,1,len);dist = sqrt((xx-xx').^2+(yy-yy').^2); %节点数*节点数endDrawNetworks.mfunction fig = DrawNetworks( Network )%画⽆向图⽹络连接图 Network Connection.% function fig = DrawNetworks( Network, Dists ) %把所有的边的长度（通信距离）都标出来了num = Network.Conf.NodeNumber; %节点个数loc = Network.Nodes.loc; %节点坐标square = Network.Conf.Square; %⽅形区域的边长Neighbors = Network.Nodes.neighbors; %邻接节点的idfig = figure;plot(loc(:,1),loc(:,2),'ro','MarkerSize',8,'LineWidth',2); %节点是红⾊圆圈side=ceil(square/2);axis([-side,side,-side,side]);for i=1:numfor k = 1:length(Neighbors{i})j = Neighbors{i}(k);% c = num2str(Dists(i,j),'%.2f');% text((loc(i,1) + loc(j,1))/2,(loc(i,2) + loc(j,2))/2,c,'Fontsize',10); %把所有的边的长度（通信距离）都标出来了% hold on;line([loc(i,1),loc(j,1)],[loc(i,2),loc(j,2)],'LineWidth',0.8,'Color','b'); %线是蓝⾊endendset(gcf, 'Color', 'w'); %⽩⾊end4. 连通度与代数连通度图的连通度侧重的是图的结构性质，⽽代数连通度侧重的是矩阵的代数性质。

matlab连通区域标记例题

Matlab连通区域标记例题一、引言Matlab是一款功能强大的数学软件，广泛应用于科学计算、工程技术和教育领域。

在图像处理领域，Matlab提供了丰富的图像处理工具箱，可以实现各种图像处理操作，如图像增强、图像分割、图像识别等。

本文将结合一个实际例题，介绍Matlab中的连通区域标记算法及其实现方法。

二、连通区域标记算法概述连通区域标记是图像处理中常用的一种算法，用于标记图像中具有相同特征的连通区域。

其基本思想是遍历图像中的每个像素，根据像素之间的连通关系，将具有相同特征的像素分为不同的连通区域，并对每个连通区域进行标记。

常见的连通区域标记算法有基于扫描线的算法、基于种子填充的算法等。

在Matlab中，可以利用内置函数实现连通区域标记，如bwlabel、bwlabeln等。

三、实例展示假设有一副二值图像A，其内容如下所示：A = [0 0 1 1 0 0 0 0;0 1 1 1 0 0 0 0;0 0 0 0 1 1 0 0;0 0 0 1 1 1 0 0;0 0 0 0 1 0 0 0;0 0 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0 1 1;0 0 0 0 0 0 1 1]现需要对图像A进行连通区域标记，对其连通区域进行编号。

四、Matlab代码实现Matlab中可以利用bwlabel函数对图像进行连通区域标记，其基本语法如下：```matlab[L, num] = bwlabel(A, n);```其中，A为输入的二值图像，n为连通区域的类型，取值为4或8分别表示4连通和8连通。

L为输出的标记图像，num表示标记的连通区域数目。

下面给出具体的Matlab代码实现：```matlabA = [0 0 1 1 0 0 0 0;0 1 1 1 0 0 0 0;0 0 0 0 1 1 0 0;0 0 0 1 1 1 0 0;0 0 0 0 1 0 0 0;0 0 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0 1 1;0 0 0 0 0 0 1 1];[L, num] = bwlabel(A, 8);```运行以上代码后，得到标记图像L和连通区域数目num的值。

matlab 连通域圆形度

matlab 连通域圆形度
【实用版】
目录
1.MATLAB 连通域的概念
2.圆形度的定义和计算方法
3.MATLAB 中计算连通域圆形度的示例
正文
一、MATLAB 连通域的概念
MATLAB 是一款广泛应用于科学计算、数据分析、可视化等领域的软件。

在 MATLAB 中，连通域是指在平面或空间中，由一组点或线段组成的区域，这些点或线段满足任意两点或线段之间都可以通过其他点或线段连续到达。

在这个区域内，任意两点之间都可以进行通信或数据传输。

二、圆形度的定义和计算方法
圆形度（Circularity）是一种用来描述平面上连通域形状的参数，它是以圆形的周长与连通域周长的比值来表示。

圆形度的取值范围为 0 到 1，当圆形度接近 1 时，表示连通域的形状更接近圆形；当圆形度接近 0 时，表示连通域的形状更接近于线段或多边形。

计算连通域圆形度的方法有很多，其中一种常见的方法是通过计算连通域内所有点到某一参考点的距离的平均值，然后与该连通域的周长进行比较。

另一种常见的方法是通过计算连通域的面积和周长，然后使用周长与面积的比值来计算圆形度。

三、MATLAB 中计算连通域圆形度的示例
在 MATLAB 中，我们可以通过以下步骤来计算连通域的圆形度：
1.读取或创建一个表示连通域的图像；
2.对图像进行预处理，例如去除噪声、填充空洞等；
3.使用图像处理工具箱中的函数计算连通域的周长和面积；
4.计算周长与面积的比值，得到圆形度；
5.输出或绘制圆形度图像。

Matlab强大的注释发布功能

surf(peaks) xlabel('x') ylabel('y')
title('peaks 函数')
3
外部图片注释
除了支持插入程序运行产生的图片外，还可以从外部环境中插入图片。格式为“<<E:\Matlab work 2016\html\浮生若梦.png>>”，前后保留一个百分号。
4
HTML 标识文本
% $$e^{\pi i} + 1 = 0$$ % %% 预设格式的文本 % Preformatted text, 支持多行注释，分段注释，注释百分号后保留两个空格，前后保留一个空的百分号。 % % % % % %% 符号项目列表文本 % Bulleted list. 列表前面加“*”，格式为“百分号空格*空格”，后面是项目名称。即，“% * ITEM1”，前后保留一个空的百分号. % % * NUM1 % * NUM2 % %% 数字编号列表文本 % Numbered list. 列表前面加“#”，格式为“百分号空格#空格”，后面是项目名称。即，“% # ITEM1”，前后保留一个空的百分号. % % # ITEM1 % # ITEM2 % %% 注释命令代码文本 % Syntax highlighted sample code. 百分号后严格保留三个空格，前后保留一个空的百分号。预设格式的文本显示为等宽字体，保留空格，且长行不换行。预设格式文本第一行的文本与注释符号之间必须留有两个空格。发布此代码将生成预设格式的段落。
LaTex 内联公式
，嵌入在文本中，字体公式两边加美元符"$"，即，“$x^2+e^{\pi i}$”.
LaTex 段落公式

matlab连通区域轴细比

matlab连通区域轴细比Matlab连通区域轴细比是一种图像识别的算法，被广泛应用于数字图像处理、计算机视觉等领域。

它可以帮助我们分辨并分析图像中的不同区域，从而得到有价值的信息。

在本文中，我们将分步骤阐述这一算法的核心思想和实现方法。

1. 连通区域分析在开始讨论轴细比之前，我们需要先了解连通区域分析的概念。

连通区域是指在一个二值图像中，所有具有相同灰度值的像素点所组成的区域。

通过连通区域分析，我们可以将图像中的物体分成若干个不同的部分，从而进行进一步的处理和分析。

在Matlab中，我们可以使用imbinarize函数将彩色图像转换为二值图像。

然后，使用bwlabel函数进行连通区域分析，它会把不同的连通区域赋予不同的数字标签，以便我们进行后续的操作。

例如，下面的代码演示了如何对一幅图像进行连通区域分析。

```I = imread('example.png');BW = imbinarize(I);[L, num] = bwlabel(BW);```2. 轴细比计算轴细比是指连通区域的最长轴与最短轴之比，它能用来描述物体的形状特征。

在Matlab中，我们可以使用regionprops函数计算连通区域的轴细比。

它会返回一个结构体数组，其中包含了每个连通区域的相关信息，包括轴细比、面积、重心等等。

例如，下面的代码演示了如何计算一幅图像中所有连通区域的轴细比。

```s = regionprops(L, 'Area', 'MajorAxisLength','MinorAxisLength');ab_ratio = [s.MajorAxisLength] ./ [s.MinorAxisLength];```3. 应用场景轴细比广泛应用于数字图像处理中的形状分析、目标识别等领域。

例如，我们可以通过测量连通区域的轴细比，判断一个区域是否呈现出椭圆形状；或者从一副图像中提取出具有特定轴细比范围的目标。

matlab基于区域生长法的区域连通标记法

一、概述区域生长法是图像处理中常用的一种算法，它可以用来进行图像分割，将图像中相似的像素点分为同一区域。

而区域连通标记法则是对图像中的区域进行编号，使得同一区域内的像素点具有相同的标记。

在matlab中，我们可以使用区域生长法和区域连通标记法来进行图像处理，实现对图像的分割和标记。

本文将重点介绍matlab基于区域生长法的区域连通标记法的实现方法。

二、区域生长法的原理区域生长法是一种基于迭代的算法，它的原理是从图像中的某个种子点开始，根据一定的相似性准则逐步生长，将与种子点相似的像素点归为同一区域。

在matlab中，可以通过编写相应的代码来实现区域生长法，对图像进行分割。

三、区域连通标记法的原理区域连通标记法是一种用来对图像中的区域进行标记的算法，它可以对图像中的不同区域进行编号，使得同一区域内的像素点具有相同的标记。

在matlab中，可以利用区域生长法得到分割后的区域，然后通过区域连通标记法对这些区域进行标记，实现图像的区域连通标记。

四、matlab实现区域生长法的步骤1. 读取图像：需要从文件中读取待处理的图像，可使用imread函数进行读取。

2. 选择种子点：在图像中选择适当的种子点作为区域生长法的起始点。

3. 定义相似性准则：根据图像的特点，定义相似性准则来判断像素点是否属于同一区域。

4. 区域生长：从种子点开始，根据相似性准则逐步生长，将相似的像素点归为同一区域。

5. 显示结果：将分割后的图像显示出来，检查分割效果。

五、matlab实现区域连通标记法的步骤1. 获取分割后的区域：利用区域生长法得到分割后的区域。

2. 定义标记规则：根据不同的区域连通标记规则，为各个区域进行标记。

3. 标记区域：遍历图像中的像素点，根据标记规则为各个区域进行标记。

4. 显示标记结果：将标记后的图像显示出来，验证连通标记的效果。

六、实例演示为了更直观地展示matlab基于区域生长法的区域连通标记法，我们选择一幅示例图像进行演示。

计算连通域的面积

计算连通域的面积matlab函数_连通区域1、 matlab函数bwareaopen——删除小面积对象格式：BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用：删除二值图像BW中面积小于P的对象，默认情况下使用8邻域。

注：该面积和二值图像中对象的像素数目不一定相等。

3、matlab函数imclearborder——边界对象抑制格式：IM2 = imclearborder(IM,conn)作用：抑制和图像边界相连的亮对象。

若IM是二值图，imclearborder将删除和图像边界相连的对象。

默认情况conn=8。

python 连通域标记算法

在图像处理中，连通域标记算法用于识别和标记图像中的连通域（也称为连通分量或区域），这些连通域通常表示具有相似性质的区域。

在Python 中，可以使用不同的库来执行连通域标记，其中最常见的是使用OpenCV 和scikit-image。

以下是使用scikit-image 库的示例代码来执行连通域标记：from skimage import io, color, measureimport matplotlib.pyplot as plt# 读取图像image = io.imread('your_image.png')# 转换为灰度图像gray_image = color.rgb2gray(image)# 使用标签化函数进行连通域标记labeled_image, num_features = bel(gray_image, connectivity=2, background=0)# 使用不同颜色可视化标记的连通域plt.imshow(labeled_image, cmap='nipy_spectral')plt.colorbar()plt.show()# 获取每个连通域的属性props = measure.regionprops(labeled_image)for prop in props:print(f"连通域面积：{prop.area}")print(f"连通域周长：{prop.perimeter}")print(f"连通域中心坐标：{prop.centroid}")# 其他属性可以根据需要打印上述示例首先使用io.imread 读取图像，然后将其转换为灰度图像。

接下来，使用bel 函数对图像进行连通域标记，并返回标记后的图像以及连通域的数量。

最后，使用regionprops 函数获取每个连通域的属性，如面积、周长、中心坐标等。

(整理)MATLAB 标注连通域.

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