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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regionprops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

regionprops イメージ領域のプロパティの計測
regionprops3 3 次元ボリューム イメージ領域のプロパティの計測
bwarea 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
bwferet 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の検出
impixel ピクセルの色の値
improfile 線分に沿ったピクセル値の断面
imcontour 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
bwdistgeodesic バイナリ イメージの測地線距離変換
graydist 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
mean2 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
bwconncomp バイナリ イメージ内の連結要素を検出
bwareaopen バイナリ イメージからの小さなオブジェクトの削除
bwareafilt 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の選択
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
labelmatrix bwconncomp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 ROI のセットからラベル行列を作成
poly2mask 関心領域 (ROI) 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

ピクセルとパスのプロパティ

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。