regionprops3

3-d体积图像区域的度量属性

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语法

统计= regionprops3（BW，属性）

统计= regionprops3 (CC、属性)

统计= regionprops3 (L,属性)

统计= regionprops3 (___V,属性)

描述

例子

统计数据= regionprops3 (BW,属性)度量3-D体积二进制图像中每个连接组件(对象)的一组属性BW。输出统计数据表示每个对象的不同属性。

对于所有语法，如果没有指定属性的说法，regionprops3返回“体积”,“重心”,的边界框(“大小)测量。

统计数据= regionprops3 (CC,属性)测量在每个连接的组件（对象）的一组属性CC返回的结构bwconncomp。

统计数据= regionprops3 (l,属性)测量一组用于每个标记的区域属性的3-d标签图像中l。

统计数据= regionprops3 (___,V,属性)测量3-D体积灰度图像中每个标记区域的一组属性V。第一个输入(BW,CC,或l)中标识的区域V。

例子

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估计三维立体图像中物体的中心和半径

打开生活的脚本

创建一个二值图像与两个球体。

[x, y, z] = meshgrid (1:50, 1:50, 1:50);bw1 =√(10倍)。^ 2 + (y-15)。^2 + (z-35).^2) < 5;bw2 =√(x 20)。^ 2 + (y-30)。^2 + (z-15) ^2) < 10;bw = bw1 | bw2;

获得两个球体的中心和半径。

s = regionprops3 (bw,“重心”,“PrincipalAxisLength”);中心= s.Centroid

中心=2×320 30 15 10 15 35

直径=意味着(s.PrincipalAxisLength, 2)

直径=2×117.8564 - 8.7869

半径=直径/ 2

半径=2×18.9282 - 4.3935

获取多维数据集中的所有统计信息

打开生活的脚本

制作一个9乘9的0的立方体，在它的中心包含一个3乘3的1的立方体。

innercube = 1 (3, 3, 3);内立方，[3]，0，“两个”);

获取多维数据集内多维数据集的所有统计信息。

统计= regionprops3（cube_in_cube，“所有”)

统计=1×18个表体积质心的BoundingBox SubarrayIdx图片EquivDiameter程度VoxelIdxList VoxelList PrincipalAxisLength取向的特征向量的特征值凸形轮廓ConvexImage ConvexVolume密实表面积______ ___________ ____________ ____________________________________________ _______________ _____________ ______ _____________ _____________ __________________________ ___________ ____________ ____________ _____________ _______________ ____________ ________ ___________ 27 5 5 2 [1X6双] {1×3双} {1×3加倍} {1×3双} {3x3x3的逻辑} 3.7221 1 {27x1双} {27x3双} 3.4641 3.4641 3.4641 0 0 0 3×3 {双} {3X1双} {24x3双} {3x3x3的逻辑} 27 1 41.07

输入参数

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`BW`- - - - - -体积二进制图像
三维逻辑阵列

体积二进制图像，指定为3-D逻辑数组。

数据类型:逻辑

`CC`- - - - - -连接组件
结构

指定为返回结构的3-D体积图像的连接组件bwconncomp使用3-D连接值，比如6、18或26。CC.ImageSize一定是1×3的向量。

数据类型:结构体

`l`- - - - - -标签图像
3-d数字数组|三维分类数组

标签图像，指定为以下选项之一。

3-D数字数组。体素标记0是背景。体素标记1组成一个对象;体素标记2组成第二个对象;等等。regionprops3将负值体素作为背景，并舍入非整数的输入体素。您可以从诸如之类的标签函数获得一个数字标签图像分水岭或labelmatrix。
3-D分类数组。每个类别对应一个不同的区域。

数据类型:单|双|int8|INT16|INT32|uint8|UINT16|uint32|明确的

`属性`- - - - - -类型的测量
`“基本”`(默认)|字符串或字符向量的逗号分隔列表|字符串或字符向量的单元数组|`“所有”`

度量类型，指定为以逗号分隔的字符串或字符向量列表、字符串的单元数组或字符向量，“所有”或“基本”。

如果您指定“所有”,然后regionprops3计算所有形状测量。如果您还指定灰度图像，然后regionprops3返回所有体素值测量值。
如果您指定“基本”或不指定属性参数,然后regionprops3只计算“体积”,“重心”,的边界框(“大小)测量。

下表列出了提供形状测量的所有属性。的体素值测量表列出了仅在指定灰度图像时有效的其他属性。

形状测量

属性名	描述
`的边界框(“大小)`	包含区域的最小的长方体，返回为形式的1×6向量`[ulf_x ulf_y ulf_z width_x width_y width_z]`。`ulf_x`,`ulf_y`,`ulf_z`指定长方体的左上角。`width_x`,`width_y`,`width_z`指定沿着每个维度的长方体的宽度。
`“重心”`	该区域的质心，返回为以下形式的1×3向量`[中心x中心y和中心z]`。第一个要素，`centroid_x`为横坐标(或)x-坐标)的质心。第二个元素,`centroid_y`是垂直坐标（或y协调)。第三个元素,`centroid_z`为平面坐标(或)z协调)。
`“凸形轮廓”`	可以包含区域的最小凸多边形，返回为p3矩阵。矩阵的每一行都包含x- - - - - -,y- - - - - -,z-多边形的一个顶点的坐标。
`'ConvexImage'`	凸壳图像，返回为体积二值图像(`逻辑`)，并填充船体内的所有体素(设置为`在`)。图像是区域边界框的大小。
`“ConvexVolume”`	体素的数量`'ConvexImage'`，作为标量返回。
`“特征值”`	表示区域的体素的特征值，返回为3×1向量。`regionprops3`使用特征值来计算主轴长度。
`的特征向量`	代表一个区域的体素的特征向量，返回为3×3向量。`regionprops3`使用特征向量来计算椭球体的方向，该椭球体与区域具有相同的归一化第二中心矩。
`“EquivDiameter”`	与该区域体积相同的球体的直径，返回为标量。计算为`(6 *体积/ pi) ^ (1/3)`。
`“程度”`	区域内体素与总边框内体素的比率，以标量返回。计算为的值`体积`除以边框的体积。`[体积/(边界框宽度边界框高度边界框深度)]`
`“图像”`	区域的边界框，返回为体积二进制图像(`逻辑`)，与该区域的边界框大小相同。的`在`体素对应于该区域，而所有其他的体素都是`从`。
`“定位”`	欧拉角[2]，返回为1×3的向量。这些角是根据右手定则得到的。`regionprops3`通过观察原点来解释角度x- - - - - -,y- - - - - -,z-轴分别表示横摇、俯仰和偏航。正角表示逆时针方向的旋转。旋转操作不是可交换的，所以它们必须以正确的顺序应用才能产生预期的效果。
`“PrincipalAxisLength”`	具有与区域相同的归一化第二中心矩的椭球体主轴的长度(在体素中)，返回为1×3向量。`regionprops3`将值从最高到最低排序。
`“密实”`	凸包内同样在该区域内的体素的比例，以标量返回。计算为`体积/ ConvexVolume`。
`“SubarrayIdx”`	用于提取对象边框内元素的索引，返回为这样的单元格数组`L (idx {:})`提取`l`在对象边框内。
`“SurfaceArea”`	区域边界周围的距离[1]，作为标量返回。
`“体积”`	实际数目的计数'`在`'区域中的体素，作为标量返回。体积表示体积二进制图像内区域内体素数量的度量，`BW`。
`'VoxelIdxList'`	区域内体素的线性指数，返回为ap- 元素向量。
`“VoxelList”`	区域内体素的位置，返回为ap3矩阵。矩阵的每一行都有这样的形式`[x y z]`并指定该区域中一个体素的坐标。

仅当指定灰度体积图像时，下表中的体素值度量属性才有效，V。

体素值测量

属性名	描述
`“MaxIntensity”`	区域中强度最大的体素的值，返回为标量。
`'MeanIntensity'`	区域内所有强度值的平均值，返回为标量。
`“MinIntensity”`	区域中强度最低的体素的值，返回为标量。
`“VoxelValues”`	区域内体素的值，返回为ap1的向量,p是该区域内体素的数量。向量中的每个元素都包含该区域内一个体素的值。
`“WeightedCentroid”`	根据区域中心位置和强度值，返回为a`p`乘3的坐标向量。的第一个元素`WeightedCentroid`是水平坐标（或x-坐标)的加权质心。第二个元素是垂直坐标(或)y协调)。第三个元素是平面坐标(or)z协调)。