原文：https://blog.csdn.net/jiji_vip/article/details/72487804
MATLAB实现静态图像分割
待处理图像是一张药板图，我们的处理目标有以下几个：
1. 将药板从黑色背景中分离（药板部分显示为白色，背景显示为黑色）；
2. 根据分割结果将药板旋转至水平；
3. 提取药板中的药丸的信息；
首先将药板从黑色背景中分离出来，用otsu对图像进行分割，很简单，代码是王道。
clc;clear all;
H=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1\1.tiff');
I=rgb2gray(H);
T=graythresh(I); %采用Otsu方法计算最优阈值T对图像二值化；
Ibw1 = im2bw(I,T);
figure, imshow(Ibw1);title('Otsu-图1')；
只贴一个 结果：
接着将孔洞填充：
clear,clc,close all;
I=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1\1.tiff');
bw=rgb2gray(I);
bw=im2bw(I,graythresh(bw));%采用Otsu方法
BW1 = imfill(bw, 'holes');%孔洞填充
figure;imshow(BW1);title('分离出的药板')
将药板旋转至水平
将药板二值化之后，取出边缘，Hough变换求出线段斜率，得到角度，然后通过imrotate()函数进行自动旋转。这一步重点在于标出直线，求得斜率。
霍夫变换传送门
废话不多说，代码：
clear,clc,close all;
I=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1\1.tiff');
bw=rgb2gray(I);
bw=im2bw(I,graythresh(bw));%采用Otsu方法
bw=double(bw);
BW=edge(bw,'canny');
%霍夫变换
[H,T,R]=hough(BW);
P=houghpeaks(H,4,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));
lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',50,'MinLength',7);
max_len = 0;
%figure,imshow(BW),title('直线标识产物');
%hold on;
for k=1:length(lines)
xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];
%plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');
% 标出线段的起始和终端点
%plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');
%plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');
len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);
Len(k)=len;
if (len>max_len)
max_len=len;
xy_long=xy;
end
end
[L1 Index1]=max(Len(:));
% 求得最长线段的斜率
K1=-(lines(Index1).point1(2)-lines(Index1).point2(2))/...
(lines(Index1).point1(1)-lines(Index1).point2(1))
angle=atan(K1)*180/pi
A = imrotate(I,-angle,'bilinear','crop');% imrorate 是逆时针的所以取负
figure; imshow(A);title('旋转后的药板')
现在老规矩就是贴上结果：
当然你可以用眼睛看着调，除了有点low之外。。
提取药板中药丸的位置信息
简单点说就是把药丸框起来。用到regionprops函数。
%在二值图中确定出标记位置信息
B=rgb2gray(A);
B=im2bw(A,graythresh(A));
L = bwlabel(~B);
stats = regionprops(L, 'BoundingBox');
%在旋转后的图像中标记
figure; imshow(A);title('旋转后的药板（标记药丸位置）')
hold on;
for i = 1 : length(stats)
if stats(i).BoundingBox(1)>10
rectangle('Position', stats(i).BoundingBox, 'edgecolor', 'r','LineWidth',3);
end
end
运行结果：
可能有人说了，你咋标成这个样子？？这我也不想啊，otsu分割完只能弄成这样。基于颜色特征的区域分割
“早干嘛去了，一开始就应该用这个东西。。”我不服啊，什么东西刚开始弄就很十全十美。代码有个重构的过程，人类更有个从猿人进化到智人的阶段。
首先看张图：
你有什么发现？是不是感觉两个图就像一个夫妻，一阴一阳，一上一下。没错，这是原始图片分别在y颜色空间和cb颜色空间图像。
ycbcr=rgb2ycbcr(A);
y=ycbcr(:,:,1);
cb=ycbcr(:,:,2);
cr=ycbcr(:,:,3);
thr_y=graythresh(y);
bw_y=im2bw(y,thr_y);
thr_cb=graythresh(cb);
bw_cb=im2bw(cb, thr_cb);
将两个颜色空间的图像取反，相加，即B=~bw_y+~bw_cb，结果如下：
剩下的我想你们也知道该怎么办——做一下形态学运算，再框起来
结果：
附代码，亲测
clear,clc,close all;
I=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1\1.tiff');
bw=rgb2gray(I);
bw=im2bw(I,graythresh(bw));%采用Otsu
%将药板从黑色背景中分离
BW1 = imfill(bw, 'holes');
figure;imshow(BW1);title('分离出的药板')
bw=double(bw);
BW=edge(bw,'canny');
%哈佛变换
[H,T,R]=hough(BW);%H是霍夫变换矩阵，T、R是p和θ值向量，在这些值上产生霍夫变换BW是二值图像
P=houghpeaks(H,4,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));
lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',50,'MinLength',7);%%lines为结构数组，长度等于找到的线段数
max_len = 0;
for k=1:length(lines)
xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];
len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);
Len(k)=len;
if (len>max_len)
max_len=len;
xy_long=xy;
end
end
[L1 Index1]=max(Len(:));
% 求得线段的斜率
K1=-(lines(Index1).point1(2)-lines(Index1).point2(2))/...
(lines(Index1).point1(1)-lines(Index1).point2(1))
angle=atan(K1)*180/pi
A = imrotate(I,-angle,'bilinear','crop');% imrate 是逆时针的所以取负
%颜色特征的区域分割
ycbcr=rgb2ycbcr(A);
y=ycbcr(:,:,1);
cb=ycbcr(:,:,2);
cr=ycbcr(:,:,3);
thr_y=graythresh(y);
bw_y=im2bw(y,thr_y);
thr_cb=graythresh(cb);
bw_cb=im2bw(cb, thr_cb);
B=~(~bw_y+~bw_cb);
se=strel('disk',5);
B=imclose(B,se);
B=imopen(B,se);
%确定出标记位置
L = bwlabel(~B);
stats = regionprops(L, 'BoundingBox');
%在旋转后的图像中标记
figure; imshow(A);title('旋转后的药板1（标记药丸位置）')
hold on;
for i = 1 : length(stats)
if stats(i).BoundingBox(1)>10
rectangle('Position', stats(i).BoundingBox, 'edgecolor', 'r','LineWidth',3);
end
end