如何用Matlab对二值图像进行矩形轮廓提取

根据参考资料[2]的提示，可以使用bwperim()函数进行轮廓提取，具体代码如下：

%读取原图

im = imread( filepath )

imshow(im)

title('原图')

% 转二值图像

bw = im2bw( im )

%轮廓提取

contour = bwperim(bw)

figure

imshow(contour)

title('轮廓')

原图和所提取的轮廓分别如图1和图2所示。

2 edge

可以借助edge()函数进行边界检测，算子可以选择canny，soble等等。具体代码如下：

%读取原图

im = imread( filepath )

imshow(im)

title('原图')

% 转二值图像

bw = im2bw( im )

% 边界检测

contour = edge(bw ,'canny')

figure

imshow(contour)

title('边界')

2 遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点中

3 计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点

4 重复2-3，直到这k个中线点不再变化（收敛了），或执行了足够多的迭代

时间复杂度：O(I*n*k*m)

空间复杂度：O(n*m)

其中m为每个元素字段个数，n为数据量，I为跌打个数。一般I,k,m均可认为是常量，所以时间和空间复杂度可以简化为O(n)，即线性的。