matlab灰度处理代码-Connected-component-labelling-through-MATLAB:这是一个MATLAB项目，
matlab灰色处理代码通过MATLAB连接组件标记
这是一个MATLAB函数，该函数利用图像处理工具箱使用Canny算法将任何图像转换为边缘图像，然后在其中标记连接的组件。
整个标记算法具有可应用于任何图像的功能。
边缘图像经过标记算法，并显示最终图像。
该项目有助于理解使用MATLAB矩阵和图像运算的连接组件标记算法。
注释解释了代码中的每一行。
我们鼓励您优化代码并使其更短，我不是专家:)
数据：
objects.m（您可以使用任何图像作为输入调用的函数）
您可以在函数中使用的示例图像：shapes.png以便于理解
算法：
获得的边缘图像是二进制图像，并转换为uint8（或uint16）灰度图像，以便我们可以标记单独的像素
最初，所有对象/斑点都具有相同的值（此处已设置30，请检查代码），您可以根据对象/斑点的数量在代码中进行编辑
锚点在图像中移动，代码检查像素是否具有设置的初始值
标签从此处开始。
Blob的第一个像素放在源矩阵中。
源矩阵结构：
|source_element1_row source_element1_column|
|source_element2_row
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 4 个子文件 12KB ） matlab灰度处理代码-Connected-component-labelling-through-MATLAB:这是一个MATLAB项目，","children":[{"title":"Connected-component-labelling-through-MATLAB-master","children":[{"title":"objects.m <span style='color:#111;'> 4.75KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"LICENSE <span style='color:#111;'> 1.04KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 2.58KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"shapes.png <span style='color:#111;'> 7.61KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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