如何在MATLAB中仅保留图像中的杯子为白色，其余部分为黑色？

你的核心问题是imbinarize默认的Otsu自动阈值没能区分杯子和保温瓶，导致二者都被识别为亮区域；另外你后续的循环处理完全无效——因为imbinarize输出的是二值图像，元素值只有0（黑）和1（白，逻辑型时为true/false），根本不存在127-255之间的数值，这部分代码等于没执行。

下面给你几种可行的实现方案：

方案1：手动指定阈值分割 #

如果杯子的灰度明显高于保温瓶和背景，先通过查看杯子区域的灰度值确定阈值，再手动分割：

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I = imread('Original-min-min.JPG');
gray = rgb2gray(I);

% 手动设置阈值（可通过imtool(gray)点击杯子区域查看具体灰度值，调整阈值）
threshold = 200;
BW = gray > threshold; % 灰度大于阈值的设为白（1），其余为黑（0）

figure
imshowpair(gray, BW, 'montage')
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imshow(BW)

方案2：基于RGB颜色通道分割（适用于杯子为纯白色、与保温瓶颜色有差异的场景） #

如果杯子是纯白色，保温瓶颜色偏暗或有其他色调，直接在RGB通道提取高亮度交集区域：

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I = imread('Original-min-min.JPG');

% 提取RGB三通道，取三通道均为高亮度的区域（纯白色区域特征）
R = I(:,:,1);
G = I(:,:,2);
B = I(:,:,3);
BW = (R > 220) & (G > 220) & (B > 220);

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imshowpair(I, BW, 'montage')
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imshow(BW)

方案3：连通区域分析（适用于自动阈值后杯子为独立连通块的场景） #

如果自动阈值能选中杯子+保温瓶，但二者是独立的连通区域，可通过提取目标连通块实现：

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I = imread('Original-min-min.JPG');
gray = rgb2gray(I);

% 二值化+去除小噪声
BW = imbinarize(gray);
BW = bwareaopen(BW, 500); % 去掉面积小于500的噪声区域，数值根据图像调整

% 获取所有连通区域的属性
stats = regionprops(BW, 'Area');
% 按区域面积排序（假设杯子是第二大区域，最大区域可能是背景/保温瓶）
areas = [stats.Area];
[sortedAreas, idx] = sort(areas, 'descend');
cupIdx = idx(2);

% 创建仅保留杯子区域的二值图
BW_cup = false(size(BW));
BW_cup(BW) = ismember(labelmatrix(BW), cupIdx);

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imshowpair(gray, BW_cup, 'montage')
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imshow(BW_cup)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fahaad Munir