主要内容

selectBlockLocations

从已阻止的图像中选择块

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语法

blset = selectBlockLocations(智能化)
blset = selectBlockLocations(建筑智能化、名称、值)

描述

blset= selectBlockLocations (智能化系统）从一个或多个中选择一组不重叠的唯一块blockedImage对象智能化系统在每个图像的最佳分辨率。返回blset,一个blockLocationsSet对象。

例子

blset= selectBlockLocations (智能化系统，名称,值）使用一个或多个名称-值对参数指定关于要选择的块的其他选项，例如块之间的重叠和空格。

例子

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打开生活的脚本

创建一个阻塞图像。

bim = blockedImage (“tumor_091R.tif”）;

创建一个块位置集，不包括不完整的块。

美国劳工统计局= selectBlockLocations(荡妇,“ExcludeIncompleteBlocks”,真正的);

创建一个blockedImageDatastore从这一组积木。

bimds = blockedImageDatastore(荡妇,“BlockLocationSet”美国劳工统计局);

可视化被封锁的位置。

bigimageshow (bim)

块大小按行-列(高-宽)顺序排列。

blockedWH = fliplr (bls.BlockSize (1:2));为印第安纳州= 1:尺寸(bls.BlockOrigin, 1)% BlockOrigin已经是x,y的顺序了。drawrectangle (“位置”, (bls.BlockOrigin(印第安纳州,1:2),blockedWH]);结束

图中包含一个轴对象。axis对象包含21个类型为bigimageshow, images.roi.rectangle的对象。

打开生活的脚本

创建一个阻塞图像。

bim = blockedImage (“tumor_091R.tif”）;

创建一个blockLocationSet对象。

blockSize = [2048 3072];overlapPct = 0.5;blockOffsets =圆(blockSize。* overlapPct);美国劳工统计局= selectBlockLocations(荡妇,．．.“BlockSize”blockSize,．．.“BlockOffSets”blockOffsets,．．.“ExcludeIncompleteBlocks”,真正的);

创建一个blockedImageDatastore从这一组积木。

bimds = blockedImageDatastore(荡妇,“BlockLocationSet”美国劳工统计局);

可视化被封锁的位置。

bigimageshow (bim)

块大小按行-列(高-宽)顺序排列。

blockedWH = fliplr (bls.BlockSize (1:2));颜色=棱镜(大小(bls.BlockOrigin, 1));为bls.BlockOrigin = 1:size(bls.BlockOrigin,1) blockkedcolor = color (bls.BlockOrigin,1);% BlockOrigin已经在x-y顺序中drawrectangle (“位置”, (bls.BlockOrigin(印第安纳州,1:2),blockedWH),“颜色”, blockedColor);结束

打开生活的脚本

创建一个阻塞图像。

bim = blockedImage (“tumor_091R.tif”）;

创建一个blockLocationSet对象。

blockkedsize = [1024 512];spacePct = 0.5;blockedOffsets = blockkedsize + blockkedsize .*spacePct;美国劳工统计局= selectBlockLocations(荡妇,．．.“BlockSize”blockedSize,．．.“BlockOffSets”blockedOffsets,．．.“ExcludeIncompleteBlocks”,真正的);

创建一个blockedImageDatastore对象。

bimds = blockedImageDatastore(荡妇,“BlockLocationSet”美国劳工统计局);

可视化街区的位置。

bigimageshow (bim)%块大小按行-列(高-宽)顺序排列blockedWH = fliplr (bls.BlockSize (1:2));为印第安纳州= 1:尺寸(bls.BlockOrigin, 1)% BlockOrigin已经在x-y顺序中drawrectangle (“位置”, (bls.BlockOrigin(印第安纳州,1:2),blockedWH]);结束

图中包含一个轴对象。axis对象包含22个类型为bigimageshow, images.roi.rectangle的对象。

打开生活的脚本

创建一个阻塞图像。

bim = blockedImage (“tumor_091R.tif”）;

显示被阻止的图像。

h = bigimageshow (bim);

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个bigimageshow类型的对象。

在最粗糙的级别创建一个蒙版。

clevel = bim.NumLevels;bmask =应用(荡妇,@ (b) ~ imbinarize (im2gray (b.Data)),“水平”, clevel);

使用showMask估计一个InclusionThreshold价值。

showmask (h, bmask“BlockSize”(256 256),“InclusionThreshold”, 0.9)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个bigimageshow类型的对象。

创建一个blockedImagedatastore对于至少90%像素所在的块真正的在由遮罩定义的染色区域内。

mbls = selectBlockLocations(荡妇,．．.“水平”，1，．．.“面具”bmask,“InclusionThreshold”, 0.90,．．.“BlockSize”256年[256]);

创建一个blockedImageDatastore从这一组积木。

bimds = blockedImageDatastore(荡妇,“BlockLocationSet”, mbls);

核实。

bimds。ReadSize = 10;块=阅读(bimds);图蒙太奇(块,“BorderSize”5,“写成BackgroundColor”，“b”）;

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

输入参数

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被阻塞的图像，指定为blockedImage对象或b元向量的blockedImage对象。

名称-值参数

指定可选的逗号分隔的对名称,值参数。的名字参数名和价值为对应值。的名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．

例子:“BlockSize”,(224 224)设置块大小为224 × 224。

相邻块的偏移量，指定为形式为[的正整数的2元素行向量行列］.

默认值为BlockSize，产生不重叠的块。若要重叠块，请指定较小的值。若要在块之间添加间隙，请指定较大的值。

块大小，指定为形式为[的正整数的2元素行向量行列］.默认值等于BlockSize属性的第一个块图像的最佳分辨率级别智能化系统．

排除小于'的不完整块BlockSize”,指定为数字的或逻辑的0（假)或1（真正的）．

掩码块的包含阈值，指定为数字标量或b-数值范围为[0,1]的元素数值向量。的InclusionThreshold参数必须具有与面具论点。的selectBlockLocations函数选择与相应掩码块前景重叠的块，其重叠的百分比大于或等于指定的值“InclusionThreshold”．

  • 当包含阈值为0,selectBlockLocations函数在相应掩码块中至少有一个像素非零时选择块。

  • 当包含阈值为1,selectBlockLocations函数仅在蒙版块中的所有像素都非零时选择块。

块的分辨率水平，从每个块图像智能化系统，指定为具有相同大小的标量正整数或数组智能化系统．如果指定标量值，则selectBlockLocations函数从相同分辨率的所有块图像中选择块。默认值是阻塞图像数组中每个图像的最佳级别，智能化系统．

数据类型:双

掩码图像，指定为大小相同的数组智能化系统．掩码图像的基础数据类型为逻辑．的selectBlockLocations函数选择以指定的数量重叠相应掩码块的前景的块InclusionThreshold．掩码应该与相应的掩码在同一个世界坐标系中blockedImage在智能化系统数组中。

使用并行处理计算掩码块，指定为数字的或逻辑的0（假)或1（真正的）．当掩码不适合存储时，对掩码进行并行评估是有益的。

使用并行处理需要并行计算工具箱™。的selectBlockLocations函数使用现有的并行工作器池，或在没有并行池活动时打开新的池。的源属性中的每个块图像智能化系统必须是所有并行工作器上的有效路径。

输出参数

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块位置，返回为blockLocationSet对象。

参考文献

［1］Bejnordi, Babak Ehteshami, Mitko Veta, Paul Johannes van Diest, Bram van Ginneken, Nico Karssemeijer, Geert Litjens, Jeroen A. W. M. van der Laak, et al.“深度学习算法检测乳腺癌女性淋巴结转移的诊断评估”。《美国医学会杂志》318年,没有。22(2017年12月12日):2199-2210。https://doi.org/10.1001/jama.2017.14585。

另请参阅

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外部网站

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