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我使用MNIST digit images進行機器學習實驗，我試圖根據位置將每個圖像居中，而不是默認居中的質心。如何查找所有區域的邊界框？
我正在使用regionprops類，BoundingBox方法來提取圖像。我創建了一個B灰度副本，用它來確定邊界框屬性（regionprops僅適用於W圖像），然後將其應用於灰度原始圖像以提取精確的圖像矩形。這適用於約98％的圖像。
我遇到的問題是其他約2％的圖像在左上角有一些噪聲或錯誤的像素，我最終只提取該像素，圖像的其餘部分被丟棄。
如何將圖像的所有元素合併到一個矩形中？
編輯：進一步的研究讓我意識到，我可以總結和改寫這個問題，因爲「我如何找到所有地區的邊界框？」。我試過調整一個標籤矩陣，以便所有區域都是相同的標籤，但無濟於事。
如果它是食堂的東西單個像素在計算邊界框之前，您可能需要嘗試'bwareaopen'去除（太）小簇。 – Jonas
另一種選擇是使用medfilt2（中值濾波器）... – bla