如何对当前像素的 8 个相邻像素值求和。答案

【问题标题】：How to sum the 8-neighbor pixel values of the current pixel.如何对当前像素的 8 个相邻像素值求和。
【发布时间】：2013-10-03 17:00:36
【问题描述】：

我有一个二进制图像。我想找到像素值 = 1 并将其标记为当前像素。然后，我想对它的 8 个相邻像素值求和。如果当前像素的 8 个相邻像素值的总和 = 1，则用标记标记该当前像素。部分二值图像如下：

0 0 0 0 0
0 1 0 0 0
0 0 1 1 0
0 0 0 0 1
0 0 0 0 0

我尝试了以下 matlab 代码，但它有一些错误（在这一行 -> Sums = sum(currentPix, nOffsets);)。我该如何解决它？

Sums = 0; 
S = size(BW,1);
nOffsets = [S, S+1, 1, -S+1, -S, -S-1, -1, S-1]';  %8-neighbors offsets
BW_Out = BW;

for row=1:S    
   for col=1:S 
     if BW(row,col),
         break; 
      end 
   end 

   idx = sub2ind(size(BW),row,col);
   neighbors = bsxfun(@plus, idx, nOffsets); 
   currentPix = find(BW==1); %if found 1, define it as current pixel 

     while ~isempty(currentPix)

        % new current pixel list is  set of neighbors of current list.
        currentPix = bsxfun(@plus, currentPix, nOffsets);
        currentPix = currentPix(:);
        Sums = sum(currentPix, nOffsets); %error at this line

        if (Sums==1)   %if the sum of 8-neighbor values = 1, mark ROI
            plot(currentPix,'r*','LineWidth',1);
        end

        % Remove from the current pixel list pixels that are already
        currentPix(BW_Out(currentPix)) = [];

        % Remove duplicates from the list.
        currentPix = unique(currentPix);
    end
end

【问题讨论】：

您给了我们一个示例输入，但随后是一些复杂的代码。如果您提供示例输出，那么我们可能会为您找到更简洁的方法。正确的输出也将帮助人们调试您的代码。
@丹。谢谢你的帮助。这是输入图像 (imagehost.thaibuzz.com/…)。这是我想要的输出图像（imagehost.thaibuzz.com/…）。
@nkjt，感谢您的编辑。
我实际上的意思是您在问题开始时拥有的 5x5 示例图像的示例输出（以数字表示）。即我的解决方案的输出是您正在寻找的吗？
@丹。我很抱歉造成误解。你下面的答案是正确的。

标签： matlab image-processing computer-vision

【解决方案1】：

我认为您实际上可以在一行中执行此操作（在定义内核之后）

I = [0 0 0 0 0
     0 1 0 0 0
     0 0 1 1 0
     0 0 0 0 1
     0 0 0 0 0];

K = [1 1 1;
     1 0 1;
     1 1 1;];

(conv2(I,K,'same')==1) & I

ans =

   0   0   0   0   0
   0   1   0   0   0
   0   0   0   0   0
   0   0   0   0   1
   0   0   0   0   0

分解：

M = conv2(I,K, 'same'); %// convolving with this specific kernel sums up the 8 neighbours excluding the central element (i.e. the 0 in the middle)

(M==1) & I %// Only take results where there was a 1 in the original image.

【讨论】：

conv2 不需要工具箱。
@Shai，我也觉得conv2更快。