主要内容

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領域とイメージのプロパティ

イメージ内のオブジェクトに関する情報の取得

"オブジェクト""連結要素"、または"ブロブ"とも呼ばれるイメージ領域は面積、重心、向き、境界ボックスなどのプロパティをもつことができます。このようなプロパティ (他にも多数あり) を計算するには、イメージの領域解析アプリまたは関数区域道具を使用します。

イメージ内のパスに沿った、またはイメージ全体で集約された個々のピクセルのピクセル値を測定することもできます。

アプリ

イメージの領域解析 イメージ内の連結要素の参照とフィルター処理

関数

すべて展開する

区域道具 イメージ領域のプロパティの計測
区域项目3 3.次元ボリューム イメージ領域のプロパティの計測
BW区 バイナリ イメージのオブジェクトの面積
bwconvhull バイナリ イメージからの凸包イメージの生成
bweuler バイナリ イメージのオイラー数
布弗雷特 フェレ プロパティの測定
bwperim バイナリ イメージのオブジェクトの周囲を検出
刺针 ピクセルの色の値
不正当 線分に沿ったピクセル値の断面
等高线 イメージ データの等高線図の作成
bwdist バイナリ イメージの距離変換
测地线 バイナリ イメージの測地線距離変換
灰区 グレースケール イメージのグレーで重み付けされた距離変換
imhist イメージ データのヒストグラム
意思2 行列要素の平均値
std2 行列要素の標準偏差
corr2 2.次元相関係数
BWConComp バイナリ イメージ内の連結要素を検出
BWAREOPEN バイナリ イメージからの小さなオブジェクトの削除
BWAREFilt サイズによるバイナリ イメージからのオブジェクトの抽出
bwpropfilt バイナリ イメージからプロパティを使用してオブジェクトを抽出
bwselect バイナリ イメージのオブジェクトを選択
bwselect3 バイナリ ボリュームのオブジェクトを選択
bwlabel 2.次元バイナリ イメージ内の連結要素をラベル付け
bwlabeln バイナリ イメージ内の連結要素をラベル付け
唇形矩阵 BWConComp構造体からラベル行列を作成
label2rgb ラベル行列を RGBイメージに変換
poly2label 投资回报率のセットからラベル行列を作成
poly2mask 関心領域 (投资回报率)の多角形を領域マスクに変換

トピック

領域とオブジェクトのプロパティ

バイナリ イメージ内の連結要素のラベル付けと測定

バイナリ イメージ内のオブジェクトは、同じ値を持つ連結したピクセルの集合です。オブジェクトのカウント、ラベル付け、分離が実行でき、また面積などのオブジェクトのプロパティを求めることができます。

イメージの領域解析を使用したイメージ領域のプロパティの計算

この例では、イメージの領域解析アプリを使用してバイナリ イメージの領域のプロパティを計算する方法を説明します。

ピクセルとパスのプロパティ

ピクセル値

イメージ内の 1.つ以上のピクセルの値を決定するには、イメージ上でポイントを対話的に選択する方法か、配列内のピクセル座標を指定する方法があります。

イメージ ビューアー アプリでのピクセル情報の取得

個々のピクセルまたはピクセルの小さな近傍の場所と値に関する情報を表示できます。

イメージ ビューアー アプリでのピクセル間の距離の測定

2.つのピクセルの間に描画されたライン セグメントの長さを測定できます。ライン セグメントの位置を調整し、複数の測定値を作ることができます。

イメージの強度プロファイル

イメージの強度プロファイルは、イメージ内のラインまたは経路に沿って等間隔に配置された点から取った強度値の集合です。

イメージのプロパティ

イメージの平均、標準偏差および相関係数

2.次元イメージ内のすべてのピクセルの標準的な統計量が計算可能です。ツールボックスの統計量は、イメージの各列に個別に作用する 1.次元対応量とは異なります。

イメージ ヒストグラムの作成

この例では、グレースケール イメージの強度の分布を表すヒストグラムを作成する方法を説明します。

バイナリ イメージの距離変換

バイナリ イメージの距離変換は各ピクセルから非ゼロ ピクセルまでの距離を表します。2.つのピクセル間の距離を測定するには、さまざまな方法があります。

イメージ データの等高線図

等高線はイメージ内の一定の強度値に沿った線です。等高線図では、イメージ内のオブジェクトの輪郭を表示したり、あるいは 3.次元形状を 2.次元平面で表現できます。

注目の例