我正在尝试将下面的图像自动裁剪为边界框。背景将始终是相同的颜色。我已经尝试了答案 Find the edges of image and crop it in MATLAB 以及有关 Mathworks 文件交换的各种应用程序和示例，但我一直无法获得正确的边界框。
我正在考虑将图像转换为黑白，将其转换为二进制并删除所有更接近白色而不是黑色的内容，但我不知道该怎么做。
【问题讨论】：
标签： matlab image-processing crop bounding-box
这是一个不错的方法
img = im2double(imread('http://i.stack.imgur.com/ZuiEt.jpg')); % read image and convert it to double in range [0..1]
b = sum( (1-img).^2, 3 ); % check how far each pixel from "white"
% display
figure; imshow( b > .5 ); title('non background pixels');
% use regionprops to get the bounding box
st = regionprops( double( b > .5 ), 'BoundingBox' ); % convert to double to avoid bwlabel of logical input
rect = st.BoundingBox; % get the bounding box
% display
figure; imshow( img );
hold on; rectangle('Position', rect );
在Jak's request之后，这里是第二行的解释
在将img 转换为double 类型（使用im2double）后，图像作为h-by-w-by-3 类型的double 矩阵存储在内存中。每个像素有 3 个介于 0 和 1 之间的值（不是 255！），表示其 RGB 值 0 为暗，1 为亮。
因此(1-img).^2 检查每个像素和每个通道 (RGB) 与 1 的距离有多远 - 明亮。像素越暗 - 这个距离越大。
接下来，我们使用sum( . ,3 ) 命令将每个通道的距离求和为每个像素的单个值，从而得到h-by-w 每个像素到白色的距离的二维矩阵。
最后，假设背景是亮白色，我们选择所有远离明亮b > .5 的像素。这个阈值并不完美，但它很好地捕捉到了物体的边界。
【讨论】：
根据Shai的回答，我提出了一种仅基于黑白图像上的find来规避regionprops（图像处理工具箱）的方法。
% load
img = im2double(imread('http://i.stack.imgur.com/ZuiEt.jpg'));
% black-white image by threshold on check how far each pixel from "white"
bw = sum((1-img).^2, 3) > .5;
% show bw image
figure; imshow(bw); title('bw image');
% get bounding box (first row, first column, number rows, number columns)
[row, col] = find(bw);
bounding_box = [min(row), min(col), max(row) - min(row) + 1, max(col) - min(col) + 1];
% display with rectangle
rect = bounding_box([2,1,4,3]); % rectangle wants x,y,w,h we have rows, columns, ... need to convert
figure; imshow(img); hold on; rectangle('Position', rect);
【讨论】：
rect：Matlab 使用[x y w h] 格式（正如您在使用rectangle 时可能注意到的那样）。
裁剪图像 首先在要裁剪的位置创建边界框。
crp = imcrop(original_image_name,boundry_box);
我已经在我的作业中做到了这一点。这真的有效！！！！！！
【讨论】：