基于matlab的癌细胞的识别与定位的代码实现

I=imread（‘C:\cancer.bmp‘）;%%读图像
I=I（::1）;
figure（1）
subplot（121）
imshow（I）
title（‘原图像‘）
subplot（122）
imhist（I）
I2=histeq（I）;
figure（2）
subplot（121）
imshow（I2）
title（‘直方图均衡化‘）
subplot（122）
imhist（I2）
[mn]=size（I2）;
I1=double（I2）;%归一化
M0=150;var0=200;
M = 0 ; var = 0; %%M为原图像的均值，var为方差，先进行初始化0
M=double（M）;
var=double（var）;
for x = 1 : m
    for y = 1 : n
        M = M + I1（xy）; %%求所有像素的灰度和
    end
end
M=M/（m*n）;  %%M1整幅图像的灰度均值
for x=1:m
    for y=1:n
        var=var+（I1（xy）-M）.^2;
    end
end
var=var/（m*n）;  %%var1整幅图像的方差
for x=1:m     %%使用归一化的公式进行计算 
    for y=1:n
        if I1（xy）>=M   %%如果大于均值
            I1（xy）=M0+sqrt（var0*（（I1（xy）-M）.^2）/var）;
        
        else
            I1（xy）=M0-sqrt（var0*（（M-I1（xy））.^2）/var）;
        end
    end
end
Igrey = uint8（I1*255）;
figure（3）;subplot（121）;imshow（I）;title（‘均衡化后图像‘）
subplot（122）;imshow（uint8（I1））;title（‘归一化后的图像‘）
[xy]=size（I）;
for i=1:x   
     for j =1:y
        if（I（ij）>105）
            I（ij）=1;
        else
            I（ij）=0;
        end;
     end
end
  

clc;
G=imread（‘C:\cancer.bmp‘）;%%读图像
I=rgb2gray（G）;
[xy]=size（I）;
BW=bwperim（I8）;
P1=0;
P2=0;
Ny=0;
for i=1:x
    for j=1:y
        if（BW（ij）>0）
            P2=j;
            if（（P2-P1）==1）
                Ny=Ny+1;
            end
            P1=P2;
        end 
    end
end
P1=0;
P2=0;
Nx=0;
for j=1:y
    for i=1:x
        if（BW（ij）>0）
            P2=i;
            if（（P2-P1）==1）