Считайте двухуровневое изображение в рабочую область. Отобразите изображение.

BW = imread('text.png');
imshow(BW)

Вычислите связанные компоненты с помощью bwconncomp.

CC = bwconncomp(BW);

Создайте матрицу метки использование labelmatrix. Каждая метка имеет уникальный числовой индекс.

L = labelmatrix(CC);

Найдите максимальное значение матрицы метки. Это значение указывает на количество обнаруженных объектов, в этом случае, 88.

numObjects = max(L(:))

numObjects = uint8
    88

Отобразите матрицу метки как изображение. Поскольку максимальное значение метки намного меньше, чем максимальное значение uint8 тип данных, увеличьте область значений отображения изображения, чтобы сделать метки более отличными.

imshow(L,[])

Это сложно, чтобы видеть объекты, помеченные маленькими значениями метки. Далее, это сложно, чтобы дифференцировать объекты с сопоставимыми значениями метки. Чтобы облегчить дифференцировать различные связанные компоненты, отобразите матрицу метки как изображение RGB с помощью label2rgb и переставьте последовательность цветов меток.

imshow(label2rgb(L,'jet','k','shuffle'));