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我有一个二进制图像，里面有圆圈和正方形。

在此处输入图像描述

imA = imread('blocks1.png');

A = im2bw(imA);

figure,imshow(A);title('Input Image - Blocks');
imBinInv = ~A;
figure(2); imshow(imBinInv); title('Inverted Binarized Original Image');

一些圆形和正方形中有小孔，基于此，我必须生成一个图像，其中只有那些有孔/缺失点的圆形和正方形。我该如何编码？

目的：稍后，regionprops在 MATLAB 中使用，我将从这些对象中提取信息，即有多少是圆形和正方形。

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您应该使用欧拉特性。它是一个拓扑不变量，它描述了 2D 情况下对象中孔的数量。您也可以使用 regionprops 计算它：

STATS = regionprops(L, 'EulerNumber');

任何没有孔的单个对象的欧拉特性为 1，任何有 1 个孔的单个对象的欧拉特性为 0，两个孔 -> -1 等。所以你可以分割出所有 EC < 1 的对象。它是计算起来也很快。

imA = imread('blocks1.png');

A = logical(imA);
L = bwlabel(A); %just for visualizing, you can call regionprops straight on A

STATS = regionprops(L, 'EulerNumber');

holeIndices = find( [STATS.EulerNumber] < 1 ); 

holeL = false(size(A));
for i = holeIndices
    holeL( L == i ) = true;
end

输出孔L：

在此处输入图像描述

于 2017-06-11T11:04:51.943 回答
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可能有更快的方法，但这应该有效：

Afilled = imfill(A,'holes'); % fill holes
L = bwlabel(Afilled); % label each connected component
holes = Afilled - A; % get only holes
componentLabels = unique(nonzeros(L.*holes)); % get labels of components which have at least one hole
A = A.*L; % label original image
A(~ismember(A,componentLabels)) = 0; % delete all components which have no hole
A(A~=0)=1; % turn back from labels to binary - since you are later continuing with regionprops you maybe don't need this step.
于 2017-06-11T10:50:56.733 回答