我有一个二值图像：
我正在尝试查看 100x150 的矩形是否适合地图上的任何空白区域。 我尝试创建一个矩形 strel，然后侵蚀和扩大图片以消除任何小于需要的区域：
se = strel('rectangle',[150, 100]);
BW = imerode(BW,se);
BW = imdilate(BW,se);
不幸的是，它过早地发现了一个洞
只有 80x150。我认为侵蚀失败了，因为它靠墙并且只需要一半宽度，但不知道如何修复它。
另外，如果我走错了路，请随时纠正我。最终，我只需要找到至少有 100x150 大小的空白区域的左上角即可。
【问题讨论】：
imerode中的区域和所有其他功能都是白色区域。试试BW = imerode(~BW,se);
下面的方法效果很好，运行速度也很快。它有一些嵌套循环，但您可能可以进一步优化性能，我主要只是想让它为您工作。但请记住，如果您注释掉 fprintf() 和绘图命令，将会加快速度。
我从您的 Stack 帖子中下载了您的图片，但我认为我下载的版本与您正在使用的原始数据具有不同的大小 (398x398)，因此在查看下面的结果时请记住这一点。
如代码中所示，您提供宽度 (w) 和高度 (h)，然后算法返回矩形可以适合的所有 (col, row) 位置。
旁注： 我相信这为Bin packing problem 的 2D 版本提供了解决方案，但我不确定，如果是这样，您可以查看上面的链接您感兴趣。
无论哪种方式，它都是一个很好的计算问题示例，可以相当快地进行穷举搜索。
为了验证结果，我添加了简单的矩形绘图。请记住，如果矩形适合多个位置，则多个矩形的图开始看起来相当混乱，因为它们被反复绘制在另一个之上（带有偏移）。
作为仅找到单个矩形的示例，我使用：w = 29; h = 102;，然后结果显示该特定矩形可以容纳的唯一位置，左上角 = (row = 295, col = 368)（此矩形大小可能仅适用于我下载的您的数据版本）：
总而言之，我首先加载数据，然后转换为二进制映射（0 和 1）：
% Note: '0' = black; '1' = white
data = round(im2double(rgb2gray(imread(filepath))));
figure(1);imshow(data); set(gcf,'Color',[1 1 1]);
hold on;
输入搜索的宽度和高度：
w = 29;
h = 102;
sze = size(data);
numRows = sze(1);
numCols = sze(2);
接下来我们只做一个搜索，看看每行和每列位置适合什么：
for col = 1:numCols - w - 1
for row = 1:numRows - h - 1
doesFit = fitshere(data, row,col, w, h);
if (doesFit == 1)
fprintf('row = %d; col = %d \n',row,col);
colX = [col col+w col+w col col];
colY = [row row row+h row+h row];
line(colX,colY,'Color','r','linewidth',2);
end
end
end
hold off;
您将需要以下函数来检查给定的矩形是否可以放入数组中：
function [val] = fitshere(data, row, col, w, h)
val = 1;
for i = col:col + w
for j = row:row + h
if (data(j,i) == 0) % if this is true, we are in the black!
val = 0;
return;
end
end
end
return;
如果您想知道您的矩形是否完全适合（比如width X height 或height X width），您只需在交换宽度和高度后重复搜索即可。
希望这会有所帮助。
【讨论】：
让我们用一些 matlab 习语来做这件事
M=binaryImage;
sz=size(M);
nrows = 100;
ncols = 150 ;
colsum = cumsum(M,1);
cols_are_good = colsum(nrows+1:end,:)-colsum(1:end-nrows+1,:)==0;
% nrows empty rows below this point. in this column
rows_are_also_good = cols_are_good(:,ncols+1:end)-cols_are_good(:,1:end+1-ncols)==0;
而 Bob 是你的叔叔，最后一个变量在所有下面有 nrows 的地方都包含 1，并且每个地方都有 ncols 到一边
【讨论】：