MATLAB 2018b 图像处理：除了面积、周长和角点，如何筛选轮廓？

除了面积、周长和角点之外，在 MATLAB 2018b 中，您可以使用以下参数来筛选图像处理中的轮廓：

1. 紧凑性（Compactness）：紧凑性是指轮廓的形状与其外接矩形之间的相似性。可以使用紧凑性参数来筛选具有特定形状的轮廓。

2. 矩形度（Rectangularity）：矩形度是指轮廓所包围区域的面积与其外接矩形面积之间的比率。通过设置矩形度参数的阈值，可以筛选出更接近矩形形状的轮廓。

3. 偏心率（Eccentricity）：偏心率用于衡量轮廓的形状是否接近于椭圆。您可以使用偏心率参数来筛选出形状接近于椭圆的轮廓。

4. 方向（Orientation）：方向参数用于测量轮廓的方向角度。通过限制轮廓的方向参数，您可以筛选出具有特定方向的轮廓。

5. 长宽比（Aspect Ratio）：长宽比是指轮廓所包围区域的长与宽之比。通过设置长宽比参数的阈值，可以筛选出具有特定长宽比的轮廓。

6. 索贝尔梯度（Sobel Gradient）：使用索贝尔梯度算子可以计算轮廓的边缘强度。通过设置索贝尔梯度参数的阈值，可以筛选出边缘强度满足条件的轮廓。

这些参数提供了额外的选择来筛选图像处理中的轮廓。根据您的具体需求和图像特性，您可以选择适当的参数来进行轮廓筛选，并根据实验结果进行调整和优化。