我在二进制图像中有一些损坏的线段，我需要修复它们（使它们笔直并保持原来的粗度）。为了做到这一点，我必须找到线段的中间点，所以当我检查邻域以找到线条的粗细时，我将能够找到像素停止为 1 并变为 0 的位置。
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假设您损坏的线段是直的，您可以在 MATLAB 中使用 regionprops 来找到每个边界框的中心。因为如果一个线段是直的，它总是边界框的对角线，因此框的中心也是线段的中心。
于 2012-10-08T23:22:15.737 回答
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认为
A = [xa ya];
B = [xb yb];
然后
C = round( mean([A;B]) );
Matlab 将round数字四舍五入到最接近的整数，因此这最小化了从分析中心 ( mean([A;B])) 到最近像素的（城市街区）距离。
如果您想保持亚像素精度（这对于大多数计算实际上是可取的，直到需要从结果到像素索引的显式映射），只需删除round并仅使用该mean部分。
于 2012-10-09T04:43:23.877 回答
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让我们称点 A 和 B 来减少歧义，A(Xa, Ya) 和 B(Xb, Yb)
设 C 为中点。
C(Xc, Yc)
Xc = (Xa + Xb) / 2
Yc = (Ya + Yb) / 2
我们有四个有趣的数字，两个用于 X 坐标，两个用于 Y 坐标。
Xmin = floor(Xc)
Xmax = ceil(Xc)
Ymin = floor(Yc)
Ymax = ceil(Yc)
中间点的 X 坐标为 Xmin 或 Xmax，中间点的 Y 坐标为 Ymin 或 Ymax。
所以我们有四个潜在的点：(Xmin, Ymin), (Xmin, Ymax), (Xmax, Ymin), (Xmax, Ymax)。
所以，最后，我们必须决定哪个点离 C 最近。
P(Xp, Yp) 到 C(Xc, Yc) 的距离为：
sqrt(sqr(Xp - Xc) + sqr(Yp - Yc))
计算从四个点到 C 的四个距离，选择最小值，这将是可能的最佳中间点。
于 2012-10-08T23:10:13.050 回答