我对 Matlab 很陌生，必须为实验室做一些工作。基本上我必须计算图像中人物的高度。我已经确定的人旁边有一些标记。所以现在我现在将图像转换为二进制图像：
我需要图片中每个人的 x 和 y 位置来将其与我已经找到的标记进行比较。如果我已经在该坐标附近找到了一个人，我尝试遍历图像并检查周围环境，但它不起作用，也不是非常“类似于 matlab”。（由于循环，性能也很差）
注意：我不允许使用大多数“好或复杂”的功能，如 imfilter...（例如，我还必须将转换写入二进制图像）
我不知道应该如何解决这个问题（除了我上面描述的方法）。我可以在这里发布我的代码，但我想这无助于回答这个问题。
如果您可以使用内置插件（或自己编写），这就是我一直认为的部分解决方案。
首先，反转图像，使人为白色，背景为黑色。求所有行的总和。
data = sum(im);
这将为您提供一些嘈杂的数据，显示每行中的像素数。如果你绘制它，山峰是人，山谷是他们之间的区域。但是会有很多假峰。要解决此问题，请使用卷积，例如：
data2 = conv(data,ones(1,50)/50,'same');
50 的大小似乎工作得很好。它可能因图像而异，但如果它们或多或少都像上面的那样，50 应该可以工作。
现在您应该有一组干净的数据显示人们所在的高峰（特别是人们的最高点）。您可以执行单个 for 循环来查找这些峰值。但是，在您越过山谷之前，不要开始寻找下一个高峰。如果它有帮助，您可以使用导数找到导数通过零的位置（这些是峰值和谷值）。
deriv = (data2(2:end)-data(1:end-1));
但是我发现导数上并不总是有字面上的零点，因此您将不得不寻找符号变化。
您还可以下载公共功能以自动查找峰值。
因此，假设您将峰值存储在一些矢量峰值中。现在您知道了人的 x 位置，因此隔离列并找到第一个非零值（人的头顶和 y 位置），然后从总列大小中减去它以找到高度。所以对于第一个峰值：
x = peaks[1];
y = find(im(:,x),1,'first');
height = size(im,1)-y;
我认为这些方面的东西可能对你有用。你仍然需要做一些迭代，但不是很多。