matlab bwlabel

来源:互联网 发布:最全双色球历史数据库 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 19:45

1、bwlabel

[image,num ]=bwlabel(P,4);

[image,num ]=bwlabel(P,8);

函数作用:对输入二维二值图像P进行标记,对矩阵中的连通区域赋以标号,认为是联通的则赋予相同的数字,数字由小到大,最大的标号也意味着连通块的总数,即num。

4/8是四连同和八连通的选择,默认值是8。num用来存储连通块的个数。


2、regionprops标记块的面积


3、bwarea计算对象面积
格式:total = bwarea(BW)
作用:估计二值图像中对象的面积。
注:该面积和二值图像中对象的像素数目不一定相等。


4、bwboundaries获取对象轮廓
格式:B = bwboundaries(BW,conn)(基本格式)
作用:获取二值图中对象的轮廓,和OpenCV中cvFindContours函数功能类似。B是一个P×1的cell数组,P为对象个数,每个cell 是Q×2的矩阵,对应于对象轮廓像素的坐标。


5、regionprops统计被标记的区域的面积分布,显示区域总数。
函数regionprops语法规则为:STATS = regionprops(L,properties)
该函数用来测量标注矩阵L中每一个标注区域的一系列属性。
L中不同的正整数元素对应不同的区域,例如:L中等于整数1的元素对应区域1;L中等于整数2的元素对应区域2;以此类推。

返回值STATS是一个 长度为max(L(:))的结构数组,结构数组的相应域定义了每一个区域相应属性下的度量。

Properties可以是由逗号分割的字符串列表、包含字符 串的单元数组、单个字符串'all'或者'basic'。如果properties等于字符串'all',则度量数据都将被计算;如果properties等于字符串'basic',则属性:'Area','Centroid'和'BoundingBox'将被计算。表1就是所有有效的属性字符串。

表1 属性字符串列表----度量图像区域的属性或功能
'Area' 图像各个区域中像素总个数
'BoundingBox'  包含相应区域的最小矩形
'Centroid' 每个区域的质心(重心)
'MajorAxisLength' 与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴长度(像素意义下)
'MinorAxisLength' 与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的短轴长度(像素意义下)
'Eccentricity' 与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的离心率(可作为特征)
'Orientation' 与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴与x轴的交角(度)
'Image' 与某区域具有相同大小的逻辑矩阵
'FilledImage' 与某区域具有相同大小的填充逻辑矩阵
'FilledArea' 填充区域图像中的on像素个数
'ConvexHull' 包含某区域的最小凸多边形
'ConvexImage' 画出上述区域最小凸多边形
'ConvexArea'   填充区域凸多边形图像中的on像素个数
'EulerNumber' 几何拓扑中的一个拓扑不变量——欧拉数
'Extrema' 八方向区域极值点
'EquivDiameter' 与区域具有相同面积的圆的直径
'Solidity' 同时在区域和其最小凸多边形中的像素比例
'Extent' 同时在区域和其最小边界矩形中的像素比例
'PixelIdxList' 存储区域像素的索引下标
'PixelList' 存储上述索引对应的像素坐标 



6、bwareaopen──删除小面积对象
格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)
作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域。
算法:
(1)Determine the connected components.
  L = bwlabeln(BW, conn);
(2)Compute the area of each component.
  S = regionprops(L, 'Area');
(3)Remove small objects.
  bw2 = ismember(L, find([S.Area] >= P));


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