我用matlab检测出它的边缘了，接下来想要找到它的边缘点，计算其长度，怎么做，各路大神能否给个程序， 代码如下，不知是否满足所提问题：clear all；clc；I=imread('E：\\Matlab2010\\image\\object.jpg')；图片的读入I=rgb2gray(I)；彩色图转换为灰度图A=im2bw(I，50/255)；灰度图装换为二值图，阈值自己手调figure，imshow(A)；新建窗口输出图像B=bwareaopen(A，10，8)；面积小于10区域滤除，8连通C=imerode(B，ones(8，8))；8x8结构体腐蚀，补齐空白部分figure，imshow(C)；图像输出D=bwlabel(C)；标注连通区域，图中黑色部分E=regionprops(D，'Perimeter'，'Area')%提取面积和周长并输出到命令窗口输出结果：E=Area：1527831Perimeter：5568截图和输出图像：
Matlab边缘检测问题
matlab数学形态学图像边缘检测（程序应该没错，但是不是对每个图片都可以用） 你这段程序有三个bug，都改好了.你这50分还真难拿.自己比较一下吧，有不懂的再问：-)blood=imread('test.jpg')；[x，y，z]=size(blood)；求出图象大小b=double(blood)；N=sqrt(100)*randn(x，y，z)；生成方差为10的白噪声I=b+N；噪声干扰图象for i=1：x%实际图象的灰度为0～255for j=1：yif(I(i，j)>；255)I(i，j)=255；endif(I(i，j))I(i，j)=0；endendendz0=max(max(I))；求出图象中最大的灰度z1=min(min(I))；最小的灰度T=(z0+z1)/2；TT=0；S0=0；n0=0；S1=0；n1=0；allow=0.5；新旧阈值的允许接近程度d=abs(T-TT)；count=0；记录几次循环while(d>；=allow)%迭代最佳阈值分割算法count=count+1；for i=1：xfor j=1：yif(I(i，j)>；=T)S0=S0+I(i，j)；n0=n0+1；endif(I(i，j))S1=S1+I(i，j)；n1=n1+1；endendendT0=S0/n0；T1=S1/n1；TT=(T0+T1)/2；d=abs(T-TT)；T=TT；endSeg=zeros(x，y)；for i=1：xfor j=1：yif(I(i，j)>；=T)Seg(i，j)=1；阈值分割的图象endendendSI=1-Seg；阈值分割后的e799bee5baa6e997aee7ad94e58685e5aeb931333262356132图象求反，便于用腐蚀算法求边缘se1=strel('square'，3)；定义腐蚀算法的结构SI1=imerode(SI，se1)；腐蚀算法BW=SI-SI1；边缘检测传统的边缘检测方法=。
用matlab编程实现边缘检测算法
用MATLAB的数学形态学做图像分割的步骤是什么啊？ 先腐蚀在膨胀 还是说先得用到边缘检测什么的？ 膨胀操作，有以下形式：BW2=dilate(BW1，SE)BW2=dilate(BW1，SE，…，n)其中：BW2=dilate(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行膨胀操作。输入图像BW1的类型为double或unit8，输出图像BW2的类型为unit8。BW2=dilate(BW1，SE，…，n)表示执行膨胀操作n次。2、erode 函数该函数能够实现二值图像的腐蚀操作，有以下形式：BW2=erode(BW1，SE)BW2=erode(BW1，SE，…，n)其中：BW2=erode(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行腐蚀操作。输入图像BW1的类型为double或unit8，输出图像BW2的类型为unit8。BW2=erode(BW1，SE，…，n)表示执行腐蚀操作n次。3、bwmorph函数该函数的功能是能实现二值图像形态学运算。它的格式如下：① BW2=bwmorph(BW1，operation)② BW2=bwmorph(BW1，operation，n)其中：对于格式①，bwmorph函数可对二值图像BW1采用指定的形态学运算；对于格式②，bwmorph函数可对二值图像BW1采用指定的形态学运算n次。operation为下列字符串之一：‘clean’：除去孤立的像素(被0包围的1)‘close’：计算二值闭合‘dilate’：用结构元素计算图像膨胀‘erode’：用结构元素计算图像侵蚀4、imclose函数该函数功能。
