%%ROI Testing
close all;
clear all;
clc;
I=imread('Test.png');
I=rgb2gray(I);
I=I(1:210,1:210);
[m,n]=size(I);
I_BW=I;
for Row1=1:mfor Clo1=1:nif I(Row1,Clo1)>190I_BW(Row1,Clo1)=255;elseI_BW(Row1,Clo1)=0;endend
end
imshow(I)
%figure,imhist(I)
figure,imshow(I_BW)
I_BW_morph=bwmorph(I_BW,'erod',0.8);%形态学腐蚀原理
Filter=[-1,-1,-1;-1,8,-1;-1,-1,-1];%高通滤波器，挖出二值图像的边界像素
I_Filter=imfilter(I_BW_morph,Filter);%使用滤波的方法得到的图像的边界部分是白色的，边界有变化所以经过高通滤波器后为白色
figure,imshow(I_Filter)
I_Edge=I_Filter;
I_Edge(:,2)=0;%由于采用的是滤波器的方法来实现边缘的提取，在图像的边界部分会出现颜色的变化，因此我们需要把图像边缘的部分置为0
I_Edge(:,n-1)=0;
I_Edge(2,:)=0;
I_Edge(m-1,:)=0;
figure,imshow(I_Edge)
I_Edge=uint8(I_Edge);%图像uint8化
ROI_Buffer=uint8(zeros(m,n,5));%四个模板缓存区域
C_Shape=zeros(4,1);
Label=0;for Row2=1:mfor Clo2=1:nif I_Edge(Row2,Clo2)==1Label=Label+1[ROI_Buffer(:,:,Label),C_Shape(Label,1)]=Pixel_Search(I_Edge,Row2,Clo2,m,n);%把当前的数据赋给模板figure,imshow(255*ROI_Buffer(:,:,Label));%显示所得到的对应标号为Label的图像边界，这里需要注意的问题是：由图像的色彩等级不同，因此得到的图像可能全是黑色，需要乘以255（uint8）C_Shape(Label,1)I_Edge=I_Edge-ROI_Buffer(:,:,Label);%去除原图中已经提取完成的部分endend
end

%While 方法寻找边缘轮廓 采用4邻域方式
function [Pic_Process,C]=Pixel_Search(Pic,Row,Clo,m,n)While_Flag=1;C=1;%周长像素点计数Pic_Process=zeros(m,n);%模板建立Pic_Buffer=Pic;%图像缓存建立while (While_Flag==1)%while循环判断C=C+1;Pic_Process(Row,Clo)=1;%图像模板区域置位Pic_Buffer(Row,Clo)=0;%图像缓冲区域清零if Clo<=1 || Row>m || Clo>n || Row<=1%防止图像检测过程中，边缘溢出break;endif Pic_Buffer(Row,Clo-1)==1%循环判断区域结果Clo=Clo-1;While_Flag=1;else if Pic_Buffer(Row+1,Clo)==1%循环判断区域结果Row=Row+1; While_Flag=1;else if Pic_Buffer(Row,Clo+1)==1%循环判断区域结果Clo=Clo+1;While_Flag=1;else if Pic_Buffer(Row-1,Clo)==1%循环判断区域结果Row=Row-1; While_Flag=1;elseWhile_Flag=0;%各个循环条件都不满足，即像素种子点周围没有边缘像素，即可跳出while循环，结束搜索endendendendend
end