Считайте бинарное изображение в рабочую область. Отобразите изображение.

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

Вычислите связанные компоненты с помощью bwconncomp.

CC = bwconncomp(BW);

Создайте матрицу меток с помощью labelmatrix. Каждая метка имеет уникальный числовой индекс.

L = labelmatrix(CC);

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

numObjects = max(L(:))

numObjects = uint8
    88

Отобразите матрицу меток как изображение. Потому что максимальное значение метки намного меньше максимального значения uint8 тип данных, увеличьте область значений отображения изображения, чтобы сделать метки более различимыми.

imshow(L,[])

Трудно видеть объекты, помеченные маленькими значениями меток. Кроме того, трудно дифференцировать объекты с сопоставимыми значениями меток. Чтобы облегчить дифференцирование различных связанных компонентов, отобразите матрицу меток как изображение RGB с помощью label2rgb и перетасуйте порядок цвета меток.

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