示例：形状特征
使用 shape_features 和 concomp 函数计算图像中与形状相关的特征并对像素执行连通域标记操作。
shape_features 用于计算某些特征，例如：输入图像的质心、空间变化以及力矩。此函数与图像形态学和连通域标记方法一起使用，以对图像中的对象分类。该函数将返回行与图像中域标记相对应、列与所计算的特征相对应的矩阵。可通过检查形状特征的概览来检验哪些列与哪些特征相对应。
concomp 将对矩阵 M 中灰度值为 fg 的像素执行连通域标记操作。
有关使用此示例的信息，请参考关于图像处理示例。
1. 读入图像。
(part.gif)
2. 定义结构元素矩阵 (4 个正交邻点) 及其行/列坐标。
3. 通过二值化操作将图像变为简单的连通域图像，并使用形态学函数对其进行简化。
腐蚀可将图像中的光源对象进一步分散开。扩散会放大光源对象，以重新组合已分离的图像。将进行腐蚀或扩散的强度阈值设置为 1。
4. 通过 8 个已连通的邻点将连通域标记函数应用于简化后的图像。
5. 比较简化后的图像与已进行域连通的图像。
 (part_clean.bmp) |  (part_clean.bmp) |
以假彩色显示已进行域连通的图像，以突显五个不同的连通域。
6. 将函数 shape_features 应用于已进行域连通的图像。
输出为 5 行 (每个连通域占一行)、51 列 (每个特征占一列) 的输出矩阵。选出一些域特征。
7. 检查 X 和 Y 的质心坐标。
8. 检查 X 和 Y 的空间变化。
9. 检查面积。
10. 检查不变矩 1。
函数 shape_features 不使用内置变量 ORIGIN，该变量用来指定其他函数数组的起始索引。