Matlab 计算多边形上的像素数

我一直在拍一张照片并在上面画一个轮廓。我需要在三个类别中计算像素的数量和位置（在MATLAB中）

曲线外的像素

曲线内的像素

曲线边界上的像素

我尝试在MATLAB中使用inpolygon。它可以计算内部和外部的像素，但不能计算边界上的像素。在边界上，它只计算那些直接通过小网格中心的网格。我还需要计算轮廓通过小网格四条边中任意一条的像素数

请帮忙。 我提供了下面的代码

%Polygon Plotting 
clc;clear all;close all;
I = imread('cameraman.tif');
I = imresize(I,[100 100]);
I = double(I(:,:,1));
imagesc(I,[0 255]);colormap(gray);
axis([1 size(I,1) 1 size(I,2)]);
[BW xi yi] = roipoly();  %select your own coordinates. 
X=xi;
Y=yi;
hold on;
contour(BW,'r');
hold off;
xa = 1 : size(I,2);
ya = 1 : size(I,1);
[x,y] = meshgrid(xa,ya);
[in on] = inpolygon(x,y,X,Y);
count1 = sum(sum(in));
count2 = size(I,1)*size(I,2) - count1; 
count3 = sum(sum(on));
%count1 = inside the polygon and on boundary
%count2 = outside the polygon
%count3 = on the boundary only
inside = zeros(count1,2);
outside = zeros(count2,2);
onthecurve = zeros(count3,2);
l=1;m=1;n=1;

    for i = 1:size(I,1)
        for j = 1:size(I,2)
            if in(i,j)==1
                inside(l,1)=i;
                inside(l,2)=j;
                l=l+1;
            end
            if in(i,j)==0
                outside(m,1)= i;
                outside(m,2)= j;
                m = m+1;
            end
            if on(i,j)==1
                onthecurve(n,1)= i;
                onthecurve(n,2)= j;
                n = n+1;
            end
        end
    end
figure,    
plot(inside(:,1),inside(:,2),'+g');
axis([1 size(I,1) 1 size(I,2)]);
hold on 
plot(outside(:,1),outside(:,2),'+r');
hold on
plot(onthecurve(:,1),onthecurve(:,2),'+b');
hold off

如果图像显示不正确，请参阅链接： 1. 二,

可以看出，轮廓上的点没有用蓝色标记。实际上，count3几乎总是给出一个输出0。所以inpolygon在计算边界上的点时不是很有效

我如何修改我的代码以便也计算这些像素？ 谢谢大家。

您可以使用来检测黑白（

BW

）图像的边界（本例中的输入多边形）

还要显示所有像素都包含在3组中：

prod(size(I)) - sum(sum(inBW + outBW + edBW))

应该变成零

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希望有帮助。

谢谢！但是我想在不使用边缘操作符的情况下完成这个函数。任何其他的建议我都很感激。另外一件事我真的很想计算出曲线内外的像素。通过使用for循环，我已经很容易地做到了。然后我想显示绘图，并将其与原始轮廓进行比较。然而，它们并不相似。这是因为在图像中，点（1,1）位于最左上角，而在Matlab中的矩阵中，（1,1）位于最左下角。如何在plot命令中反转y轴？如果您不想使用

edge

命令，您可以编写自己的边缘检测函数，我非常确定有许多用于边缘检测的算法。关于将矩阵的索引与图像进行匹配，请看。

prod(size(I)) - sum(sum(inBW + outBW + edBW))