在这篇文章里面我们要做的事情全部都围绕两个问题，一个图像当中有多少个 xxx，他们的大小是多少，举个例子 上图是一个米的影像，这张图片里有很多的米，现在我们的问题是，这里面有多少米，他们的大小是多少？
要回答上述两个问题，首先要做的是对影像进行预处理，第一步就是对图像进行阈值化处理。所谓阈值化处理就是当灰度值低于一个值（阈值）时，让其成为一个小的值，当灰度值大于一个值（阈值）时，让其成为一个大的值，即实现了阈值分割，这样图像就黑白分明，对比度增大
所以我们首先要找到阈值，才能进行阈值化处理，matlab 为我们提供了两个函数：
graythresh()：使用最大类间方差法找到图片的一个合适阈值，其调用格式为：level = graythresh()im2bw()：使用阈值变换法把灰度图像转换成二值图像，所谓二值图像就是只有0（纯黑）、255（纯白），其调用格式为：bw = im2bw(I,level)，其中 I 是原图像对应矩阵，level 是阈值 I = imread('rice.png'); level = graythresh(I); bw = im2bw(I,level); subplot(1,2,1);imshow(I); subplot(1,2,2);imshow(bw);看上面的图，其实还没有达到想要的效果，因为有的米在处理的时候直接消失了，还有的变成了很多小颗粒，这些都会影响我们的结果。究其原因，原图的背景本身就不是很均匀，中间部分比较亮，下半部分比较暗，所以我们要想办法去掉背景（background subtraction）
要想去掉背景，首先得把背景分离出来，这里用到一个函数imopen()
I = imread('rice.png'); subplot(1,3,1);imshow(I); BG = imopen(I,strel('disk',15)); subplot(1,3,2);imshow(BG); I2 = imsubtract(I,BG); subplot(1,3,3);imshow(I2);现在就可以将去掉背景以后的影响在做阈值化处理 下面我们就是要想办法让计算机去“数”有多少颗米，这说起来可能比较难，但是我们先分析图上，怎么样算是一颗米，不妨看一下 bw 的矩阵 因为矩阵太大，所以我随便节选了一个部分，经过阈值化处理之后，矩阵内只有 0 和 1，0 表示黑，1 表示白，我们的影像也是这样，米是白的，所以我们可以看到，在矩阵中，连续的一段区域内都是 1，也就表示这是一颗米，当然这个类似于搜索的算法，不需要我们写，matlab 为我们提供了函数bwlabel
调用格式：L = bwlabel(bw,n)，返回一个和 bw 大小相同的矩阵 L，包含了标记 bw 中每个连通区域的类别标签，这些标签的值为 1、2…num（连通区域的个数），n 的值为 4 或 8，表示是按 4 连通寻找还是按 8 连通寻找。4 连通是指，如果像素的位置在像素相邻的上、下、左、右，则认为他们是连通的。8 连通是指，如果像素的位置在像素相邻的上、下、左、右、左上角、左下角、右上角、右下角，则认为他们是连通的
I = imread('rice.png'); BG = imopen(I,strel('disk',15)); I2 = imsubtract(I,BG); level = graythresh(I2); bw = im2bw(I2,level); [labeled,num] = bwlabel(bw,8);计算出来的结果，num 是 99，所以图上一共有 99 颗米
label2rgb()函数是将一个影像转换成rgb彩色
I = imread('rice.png'); BG = imopen(I,strel('disk',15)); I2 = imsubtract(I,BG); level = graythresh(I2); bw = im2bw(I2,level); [labeled,num] = bwlabel(bw,8); rgb_label = label2rgb(labeled); imshow(rgb_label)这个函数能够让用户与影像产生交互
I = imread('rice.png'); BG = imopen(I,strel('disk',15)); I2 = imsubtract(I,BG); level = graythresh(I2); bw = im2bw(I2,level); obj = bwselect(bw); imshow(obj)把鼠标移到图上，随便点击几颗米，然后摁一下鼠标右键，图上就会只剩你点击的几颗米
