Je sais comment faire !
il suffit d'ouvrir l'image avec MATLAB. Il permet d'ouvrir un grand nombre d'images (BMP, jpg etc.) par défaut (fonction imread je crois). Le résultat est mis dans une matrice. Si l'image est en couleur, c'est une matrice à 3 indices si je me souviens bien. Mais supposons que ça soit une image en niveau de gris, tu as une matrice simple de nombres allant de 0 à 255.
Il suffit de définir un critère de binarisation (à voir selon le cas) genre 128, puis tu parcours l'ensemble des cases de la matrice, et si la valeur est supérieur au critère tu met 1, sinon tu mes 0.
Et voila l'image binarisé.
Bien sur, tu peux choisir plus judicieusement ce critère. Par exemple tu peux prendre la moyenne de toute les cases de la matrice.
Salutation ! Quand on sait pas, on touche pas !JBT
Char Snipeur

Là c'est plus compliqué, et je ne voi pas ce que tu veux calculer.
Ce que je ferai : parcourir la matrice et noté dans une nouvelle matrice les coordonnées de chaque point.
Ensuite, une foi fait, il faut calculer toute les distances (là, c'est énorme ! je ne suis pas sur que ça soit ça qu'il faille faire)
si cette matrice est nommer P, tu fait un truc dans le genre :
for i=1:P.length()
for j=i:P.length()
dist=[dist sqrt((P(i,1)-P(j,1))^2+(P(i,2)-P(j,2))^2) ];
end
end
ensuite, max(max(dist)) te donne la plus grande distance. Salutation ! avant je croyais, maintenant je suis fixé.Jésus Christ
Char Snipeur