bwlabeln

二值图像中的标签连通分量

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句法

L = bwlabeln（BW）
L = bwlabeln（BW，康涅狄格州）
[L，N] = bwlabeln（___）

描述

例

大号= bwlabeln（BW）返回一个标签矩阵，大号中所连接的组件的标签BW。

大号= bwlabeln（BW，康恩）返回一个标签矩阵，其中康恩指定连接。

[大号，ñ)= bwlabeln (___）也回报ñ，连接的对象的数目在发现BW。

例子

全部收缩

打开生活的脚本

创建简单的示例3-D二进制图像。

BW = cat(3， [11 10 0;0 0 0;1 0 0),...[0 1 0;0 0 0;0 1 0]，...[0 1 1;0 0 0;0 0 1])
BW = BW（：，：，1）= 1 1 0 0 0 0 1 0 0 BW（：，：，2）= 0 1 0 0 0 0 0 1 0 BW（：，：，3）= 0 1 10 0 0 0 0 1

标签图像中的连接的组件。

bwlabeln（BW）
ans = ans (:: 1) = 1 1 0 0 0 0 2 0 0 ans (:,: 2) = 0 1 0 0 0 0 0 2 0 ans (:,:, 3) = 0 1 1 0 0 0 0 0 2

输入参数

全部收缩

二进制映像，指定为任意维度的数字或逻辑数组。对于数值输入，任何非零像素都被认为是在。

例：BW = imread（ 'text.png'）;

数据类型：单|双|INT8|int16|int32|Int64的|UINT8|UINT16|UINT32|UINT64|合乎逻辑

像素连接性，指定为该表中的一个值。默认的连通性是8对于二维图像，和263-d的图像。

价值

含义

二维的连接性

4连通

如果他们边摸像素连接。两个相邻的象素是同一物体的一部分，如果它们都上并沿水平或垂直方向被连接。

8-connected

如果像素的边角接触，则它们是连接的。如果两个相邻的像素都是on且沿着水平、垂直或对角方向连接，则它们是同一对象的一部分。

三维连通性

6连接

如果他们的脸接触，像素就会连接起来。两个相邻的像素是同一个物体的一部分，如果它们都是on和connected in:

  • 其中一个方向：IN，OUT，左，右，上，下

18-connected

如果像素的面或边相接触，它们就被连接起来。两个相邻的象素是同一物体的一部分，如果他们上都和被连接在

  • 其中一个方向：IN，OUT，左，右，上，下

  • 两个方向，例如向右向下或向上的组合

26-connected

如果它们的表面，边或角触摸像素连接。两个相邻的象素是同一物体的一部分，如果他们上都和被连接在

  • 其中一个方向：IN，OUT，左，右，上，下

  • 两个方向，例如向右向下或向上的组合

  • 三个方向，例如在右向上或向左向下的组合

对于更高层面，bwlabeln使用默认值conndef(ndims (BW),“最大”)。

连接也可以在一个更一般的方式，通过指定的一个3×3逐... -by-3矩阵定义为任何尺寸0S和1秒。该1-valued元素定义相对于中心元件附近的位置康恩。请注意,康恩必须是对称的绕其中心的元素。看到指定自定义连接性想要查询更多的信息。

数据类型：双|合乎逻辑

输出参数

全部收缩

标签矩阵，返回作为非负整数的数组具有大小相同BW。像素标记0是背景。像素标记1组成一个对象;像素标记2组成第二个对象;等等。

数据类型：双

连续的区域的标签矩阵，返回作为类的非负整数的2-d阵列双。该ķ个区域包括的所有元素大号具有价值ķ。表示的对象和孔的数量大号等于MAX（L（:)）。的零值元素大号组成背景。

数据类型：双

在连接对象的数量BW，返回为一个非负整数。

数据类型：双

提示

  • 功能bwlabel，bwlabeln,bwconncomp所有的计算连接用于二进制图像的组件。bwconncomp替换使用bwlabel和bwlabeln。它采用显著更少的内存，有时比其他功能更快。

    函数 输入维 输出方式 内存使用 连接
    bwlabel 2-d 与双精度标签矩阵 高 4或8
    bwlabeln 的N- d 双精度标签矩阵 高 任何
    bwconncomp 的N- d CC结构 低 任何

  • 从二值图像中提取特征regionprops默认连接，只传递BW直接进入regionprops即regionprops（BW）。

  • 为了计算具有多个存储器，有效的数据类型的标签矩阵（例如，UINT8与双）， 使用labelmatrix上的输出功能bwconncomp：

    C = bwconncomp（BW）;L = labelmatrix（CC）;CC = bwconncomp（BW，N）;S = regionprops（CC）;

算法

bwlabeln使用下面的一般程序：

  1. 扫描所有图像像素，在合并 - 查找表初步分配标签非零像素和记录标记等价。

  2. 使用的合并 - 查找算法，解决了等价类[1]。

  3. 基于解析的等价类重新标记像素。

参考文献

[1]塞奇威克，罗伯特，用C算法刘志军，《中国人民日报》，1998年第3版，第11-20页。

也可以看看

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之前介绍过的R2006a

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图像分割和阈值化代码示例

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