在MATLAB中扫描矩阵中特定点的图像

我有一张480（高）乘640（宽）的图片。我还有一个大小为[1 x 280]的矩阵。这280个值是可以在图像中找到的点

我想从矩阵中找出哪些点可以在图像的特定部分找到。我做了一个嵌套的

for

循环来指定我要扫描的位置以搜索点，但是我在“扫描”时遇到了问题

它只显示W作为C的最大值，但我只需要显示高度在1到480之间，宽度在635到640之间的截面中C的最大值。如何编写只扫描我感兴趣的特定部分的代码，如果在该部分中找到了10个数字，如何选择它们

您可以使用和直接索引图像矩阵，以获得“是”或“不是”值的二进制矩阵

更新（将

vectorW

更改为

C

，添加对3通道图像的处理和实际点值返回）：通过替换前两行，您可以在以下内容上应用自己的图像

imageC

和向量

C

imageC = randi(256, 480, 640, 3); % (random) image [480 x 640 x 3]
C = randi(256, 1, 280);  % (random) vector of points [1 x 280]

imagePart = imageC(1:480, 635:640, :); % select section by indexing [480 x 6 x 3]
imageMember = ismember(imagePart, C);  % check membership [480 x 6 x 3] 
pointsInImage = unique(imagePart(imageMember)); % unique set of points from C found in imagePart

---

通过这样做，在检查imageMember是什么之后，它是一个[1]的数组。对于vectorW，我将其声明为我的数组“C”，即vectorW=C；这如何使我能够找出数组C中的哪些点在边界内？1）在上面的

[480 x 6]

中，

imageMember

的大小应该与您正在检查的图像区域的大小相同，2）如果您得到

imageMember==[1]

这意味着您正在检查图像的6元素部分，其中的所有内容都是来自vectorW的一个点（可以是任意长度，因为它被视为一组或一组值）。您是否只在图像区域中查找值的存在，或者如果它们存在于

C

中，则查找它们的最大值？这在你的帖子里有点让人困惑。另外，代码中的

W

和

C

是什么

max（）

是一个MATLAB操作符，除非您要覆盖它，即前面设置的

max=something

。如果是这样，双for循环将不起作用，

W

将等于

C

在

max

位置的值。请考虑修改和澄清。我正在寻找C的值的存在，我正在扫描这个特定的部分。C是一个[1 x 280]双数组。W只是我创建的一个数组，用于存储在节中找到的C值。C（最大值）可能是错误的。基本上这只是我对代码的想法，但我很确定这是错误的。我希望你能理解我试图得到的主要思想，那就是扫描for循环中分配的部分，查找数组“C”中的值。我的答案中的代码就是一个解决方案。部分中1的位置（名为

imageMember

）将为您提供可能值C的位置。然后您可以执行

W=imagePart（imageMember）

以获得这些特定值。你使用的是什么版本的MATLAB？当我使用W=imagePart（imageMember）时，我只得到一个1乘0的空矩阵。我正在使用Matlab7.10.0（R2010a）处理大小为480×640的图像，那么我是否将“imageC=randi（256480640）”替换为“imageC=（480640）？对于vectorW，我是否要将其替换为‘vectorW=C；’因为我的点数组存储在C中？

imageC = randi(256, 480, 640); % random image
vectorW = randi(256, 1, 280);  % random vector of points 

imagePart = imageC(1:480, 635:640); % select section by indexing
imageMember = ismember(imagePart, vectorW);  % check membership 

imageC = randi(256, 480, 640, 3); % (random) image [480 x 640 x 3]
C = randi(256, 1, 280);  % (random) vector of points [1 x 280]

imagePart = imageC(1:480, 635:640, :); % select section by indexing [480 x 6 x 3]
imageMember = ismember(imagePart, C);  % check membership [480 x 6 x 3] 
pointsInImage = unique(imagePart(imageMember)); % unique set of points from C found in imagePart