原文：
https://blog.csdn.net/wanrenwangxuejing/article/details/25108191
用法：
L = bwlabel(BW,n)
返回一个和BW大小相同的L矩阵，包含了标记了BW中每个连通区域的类别标签，这些标签的值为1、2、num（连通区域的个数）。n的值为4或8，表示是按4连通寻找区域，还是8连通寻找，默认为8。
4连通或8连通是图像处理里的基本感念：而8连通，是说一个像素，如果和其他像素在上、下、左、右、左上角、左下角、右上角或右下角连接着，则认为他们是联通的；4连通是指，如果像素的位置在其他像素相邻的上、下、左或右，则认为他们是连接着的，连通的，在左上角、左下角、右上角或右下角连接，则不认为他们连通。请注意“或”字的含义，就是满足其中一个条件就认为是连通的。
标记原则：
- 从上到下
- 从左到右
- 从后到前
[L,num] = bwlabel(BW,n)这里num返回的就是BW中连通区域的个数。
通俗的说，这个函数的作用是用来找这个二值图像中的连通区域的，对于不同的符合条件的连通区域（4连通，8连通）分别用不同的标号加以区别，结果保存在L这个矩阵里，而num里保存的是输入图像中连通区域的总数。
举例说明：
BW =
1 1 1 0 0 0 0 0
1 1 1 0 1 1 0 0
1 1 1 0 1 1 0 0
1 1 1 0 0 0 1 0
1 1 1 0 0 0 1 0
1 1 1 0 0 0 1 0
1 1 1 0 0 1 1 0
1 1 1 0 0 0 0 0
按4连通计算，方形的区域，和翻转的L形区域，有用是对角连接，不属于连通，所以分开标记，连通区域个数为3，就是有3个不同的连接区域。
L = bwlabel(BW,4)
结果如下：
L =
1 1 1 0 0 0 0 0
1 1 1 0 2 2 0 0
1 1 1 0 2 2 0 0
1 1 1 0 0 0 3 0
1 1 1 0 0 0 3 0
1 1 1 0 0 0 3 0
1 1 1 0 0 3 3 0
1 1 1 0 0 0 0 0
而8连通标记，它们是连通的：
[L, num] = bwlabel(BW,8)
L =
1 1 1 0 0 0 0 0
1 1 1 0 2 2 0 0
1 1 1 0 2 2 0 0
1 1 1 0 0 0 2 0
1 1 1 0 0 0 2 0
1 1 1 0 0 0 2 0
1 1 1 0 0 2 2 0
1 1 1 0 0 0 0 0
这里
num =2