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Question

我试图创建一个蒙版（或类似的结果），以便擦除未附加到边界所包围的对象的二进制图像的片段。我在bwboundaries中看到了这个帖子（http://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/120579-converting-boundary-to-mask），但是我在修改它时遇到了麻烦。我的目标是使用此代码来隔离连接的此地形图的一部分，并删除多余的部分。我需要保留有界区域内的结构，因为我将使用bwboundaries创建主要对象＆＃34;内部＆＃34;的其他边界线。结构体。

enter image description here

以下是我的代码，首先通过搜索黑色区域的左下角像素来开始跟踪来创建单个边界线。它只是查找图像的第一列，它不是完全白色并选择最后一个黑色像素。然后第二部分创建内部边界线。请注意，我正在尝试这两个步骤，但如果只有一个方法可以做到这一点，我也希望听到这个解决方案。最终我只想要主要的，大的黑色区域和它内部的洞的边界，同时摆脱悬挂的额外的碎片。

 figName='Images/BookTrace_1';

BW = imread([figName,'.png']);
    BW=im2bw(BW);
    imshow(BW,[]);

    for j=1:size(BW,2)
        if sum(BW(:,j))~=sum(BW(:,1))
            corner=BW(:,j);
            c=j-1;
            break
        end
    end
    r=find(corner==0);
    r=r(end);

    outline = bwtraceboundary(BW,[r c],'W',8,Inf,'counterclockwise');
    hold on;
    plot(outline(:,2),outline(:,1),'g','LineWidth',2);


[B,L] = bwboundaries(BW);
hold on
for k = 1:length(B)
    boundary = B{k};
    plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'g', 'LineWidth', 2)
end

非常感谢任何建议或提示。如果有问题，请告诉我，我会更新帖子。谢谢！

编辑：为了澄清，我的最终目标如下图所示。我需要跟踪附加到主要对象的所有外边界和内边界，同时消除任何未附加到其上的备用小块。 enter image description here

Answer 1

这非常简单。我实际上不会使用上面的代码，而是使用图像处理工具箱。这是一个内置功能，可以删除任何触摸图像边框的白色像素。使用imclearborder功能。

该函数将返回一个新的二进制图像，其中任何触及图像边框的像素都将被删除。鉴于您的代码，它非常简单：

out = imclearborder(BW);

以上面的图像为例，我将对其进行阈值处理，以便删除绿线...或者更确切地说是与其他白色像素合并，并且我将调用上述函数：

BW = imread('http://i.stack.imgur.com/jhLOw.png'); %// Read from StackOverflow
BW = im2bw(BW); %// Convert to binary
out = imclearborder(BW); %// Remove pixels along border
imshow(out); %// Show image

我们得到：

enter image description here

如果你想要相反的效果，你想要保留边界并删除其他内容，只需通过复制原始图像创建一个新图像，然后使用上面的输出将这些像素位置置零。

out2 = BW; %// Make copy
out2(out) = 0; %// Set pixels not belonging to boundary to 0
imshow(out2); %// Show image

我们得到：

enter image description here

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鉴于以上所需的输出，我相信我现在知道你想要什么。您希望为每组像素填充孔并沿着所需结果的边界进行跟踪。我们将这个分为两类的事实将是有用的。对于内部对象，请使用imfill功能并指定holes选项以填充任何黑洞，以便它们变为白色。对于外部物体，这需要一些工作。我要做的是反转图像，使黑色像素变为白色，反之亦然，然后使用bwareaopen功能清除区域低于一定量的任何像素。这将移除沿着外部区域的边界的那些小的孤立的黑色区域。完成后，重新反转图像。这样做的效果是可以消除小孔。我为该区域选择了500像素的阈值......似乎效果很好。

因此，使用上述变量作为参考，请执行以下操作：

%// Fill holes for both regions separately
out_fill = imfill(out, 'holes');
out2_fill = ~bwareaopen(~out2, 500);

%// Merge together
final_out = out_fill | out2_fill;

这就是我们得到的：

enter image description here

如果你想要一个漂亮的绿色边框来举例说明这一点，你可以这样做：

perim = bwperim(final_out);
red = final_out;
green = final_out;
blue = final_out;
red(perim) = 0;
blue(perim) = 0;
out_colour = 255*uint8(cat(3, red, green, blue));
imshow(out_colour);

上面的代码找到了对象的周长，然后我们创建了一个新图像，其中沿周长的红色和蓝色通道设置为0，同时将绿色通道设置为255.

我们得到了这个：

enter image description here

您可以忽略图像周围的绿色像素边框。这只是我沿着图像中的物体找到周边的方式的副作用。事实上，你提供给我的图像有一个围绕整个区域的白色像素边框，所以我不确定这是否有意或者是否是整个宏观方案的一部分

要整合到一个工作示例中，以便您可以复制并粘贴到MATLAB中，这里是一个代码块中的所有代码：

%// Pre-processing
BW = imread('http://i.stack.imgur.com/jhLOw.png'); %// Read from StackOverflow
BW = im2bw(BW); %// Convert to binary

out = imclearborder(BW); %// Remove pixels along border

%// Obtain pixels that are along border
out2 = BW; %// Make copy
out2(out) = 0; %// Set pixels not belonging to boundary to 0

%// Fill holes for both regions separately
out_fill = imfill(out, 'holes');
out2_fill = ~bwareaopen(~out2, 500);

%// Merge together
final_out = out_fill | out2_fill; 

%// Show final output
figure;
imshow(final_out);

%// Bonus - Show perimeter of output in green
perim = bwperim(final_out);
red = final_out;
green = final_out;
blue = final_out;
red(perim) = 0;
blue(perim) = 0;
out_colour = 255*uint8(cat(3, red, green, blue));
figure;
imshow(out_colour);

在Matlab中创建bwtraceboundary的掩码

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