主要内容

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bwconncomp

バ@ @ナリ@ @メ@ @ジ内の連結要素を検出

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構文

CC = bwconncomp(BW)
CC = bwconncomp(BW,conn)

説明

例

CC= bwconncomp (BW）は，バ@ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @BWで検出された連結要素CCを返します。bwconncompは既定の連結性として，2次元の場合は8,3次元の場合は26，高次元の場合はconndef (ndims (BW),“最大”)を使用します。

例

CC= bwconncomp (BW，康涅狄格州）は連結要素を返します。ここで，康涅狄格州は連結要素の必要な連結性を指定します。

例

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ラ@ @ブスクリプトを開く

3次元配列の小さいサンプルを作成します。

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

配列内の連結要素を検出します。

CC = bwconncomp(BW)
CC =带字段的结构:连接性:26 ImageSize: [3 3 3] NumObjects: 2 PixelIdxList: {[5x1 double] [3x1 double]}

配列内のオブジェクトの重心を計算します。

S = regionprops(CC，“重心”）
S =2×1包含字段的struct数组:重心
ラ@ @ブスクリプトを開く

。

BW = imread(“text.png”）;imshow (BW)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

メ，ジ内の連結要素の数を検出します。

CC = bwconncomp(BW)
CC =带字段的结构:连接性:8 ImageSize: [256 256] NumObjects: 88 PixelIdxList: {1x88 cell}

(すべてのピクセルを0に設定します)。

numPixels = cellfun(@ nummel,CC.PixelIdxList);[最大，idx] = max(numPixels);BW(CC.PixelIdxList{idx}) = 0;

メ，ジを表示します。最大の要素は不同的という語の連続する2のfとなっています。

图imshow (BW)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

入力引数

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入力バ@ @ナリ@ @メ@ @ジ。任意の次元の数値配列または logical 配列として指定します。数値入力の場合、非ゼロのピクセルは在であると見なされます。

例:BW = imread('text.png');

デ，タ型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑

ピクセルの連結性。次の表のいずれかの値を指定します。既定の連結性は2次元8， 3次元メジでは26です。

値

平均

2 次元連結性

4 連結

ピクセルのエッジの部分が接触している場合，ピクセルは連結されます。2つの隣り合ったピクセルは両方とも”“の場合に同じオブジェクトの一部であり,水平方向または垂直方向に連結します。

8 連結

ピクセルのエッジまたはコ，ナ，が接触している場合，ピクセルは連結されます。2つの隣り合ったピクセルは両方とも”“の場合に同じオブジェクトの一部であり,水平方向,垂直方向または対角方向に連結します。

3 次元連結性

6 連結

面が接触している場合，ピクセルは連結されます。2つの隣り合ったピクセルは両方とも”“の場合に同じオブジェクトの一部であり,次のように連結します。

  • 次のいずれかの方向:奥，手前，左，右，上および下

18 連結

面またはエッジが接触している場合，ピクセルは連結されます。2つの隣り合ったピクセルは両方とも”“の場合に同じオブジェクトの一部であり,次のように連結します。

  • 次のいずれかの方向:奥，手前，左，右，上および下

  • 右下または上の奥など，2の方向の組み合わせ

26 連結

面，エッジまたはコ，ナ，が接触している場合，ピクセルは連結されます。2つの隣り合ったピクセルは両方とも”“の場合に同じオブジェクトの一部であり,次のように連結します。

  • 次のいずれかの方向:奥，手前，左，右，上および下

  • 右下または上の奥など，2の方向の組み合わせ

  • 右上の奥または左下の奥など，3の方向の組み合わせ

高次元の場合，bwconncompは既定値conndef(ndims (BW),“最大”)を使用します。

連結性は，0と1から成る3 × 3 ×…× 3行列を指定し，任意の次元に対してより一般的に定義することもできます。1の値を持要素は，康涅狄格州の中心要素に対する近傍の位置を定義します。康涅狄格州は，その中心要素に関して対称でなければなりません。詳細にいては，カスタム連結性の定義を参照してください。

デ，タ型:双|逻辑

出力引数

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連結要素。4つのフィールドをもつ構造体として返されます。

フィ，ルド 説明
连接 連結要素(オブジェクト)の連結性
图象尺寸 BWのサereplicationズ
NumObjects BWの連結要素(オブジェクト)の数
PixelIdxList 1 行NumObjects列のcell配列。ここで，cell 配列のk番目の要素はk番目のオブジェクトのピクセルの線形@ @ンデックスを含むベクトルです。

ヒント

  • 関数bwlabel、bwlabeln、bwconncompはすべて，バ@ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @bwconncompは,bwlabelとbwlabelnを置き換えて使用できます。メモリ使用量が大幅に削減され，他の関数より高速な場合もあります。

    関数 入力次元 出力形式 メモリの使用 連結性
    bwlabel 2 次元 倍精度をもラベル行列 高 4または
    bwlabeln N次元 倍精度ラベル行列 高 任意
    bwconncomp N次元 CC構造体 低 任意

  • 既定の連結性を持regionpropsを使用してバナリメジから特徴を抽出するには，regionprops (BW)コマンドを使用してBWを直接regionpropsに渡します。

  • メモリ効率が高いデ，タ型(たとえば，双に対してuint8)を使用してラベル行列を計算するには，bwconncompの出力で関数labelmatrixを使用します。詳細にいては，ドキュメンテションの各関数の説明を参照してください。

アルゴリズム

連結要素を見ける基本的な手順は以下のとおりです。

  1. 次のラベル付けされていないピクセルpを探索します。

  2. 塗りぶしアルゴリズムを使用して，pを含んでいる連結要素内のすべてのピクセルにラベルを付けます。

  3. すべてのピクセルがラベル付けされるまで，手順1と2を繰り返します。

拡張機能

バ，ジョン履歴

R2009aで導入

参考

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