这个命令是如何工作的”meanGL =意味着(blackMaskedImage (binaryImage));“。我的输入图像HSV形象。如何计算的意思。

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Priya 约17小时前

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评论道: 为副总经理 5分钟前

我有图像HSV。从这一形象一些区域被蒙住了。这一领域的平均亮度应该是计算。

我需要知道这个命令是如何工作的”meanGL =意味着(blackMaskedImage (binaryImage));“。我的输入图像HSV形象。如何计算的意思。HSV有三个不同的每个像素值。然后说这是像素值之和除以总像素。将不会工作。

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图像分析约13小时前

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让我们一步一个脚印。看看这有助于解释它

                              grayScaleImage =魔法(6)
                             
                                 grayScaleImage =
                                 6×6
                                
                                  35 1 6 26日19日24 3 32 7 21 23 25 31日9 2 22日27日20 8 28 33 17 10 15 30 5 34 12 14 16 4 36 29日13 18 11

                              binaryImage = grayScaleImage > 30
                             
                                 binaryImage =6×6逻辑数组
                                
                                 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

                              pixelsInMask = grayScaleImage (binaryImage)
                             
                                 pixelsInMask =
                                 6×1
                                
                                  35 31 32 36 33 34

                              %得到像素的均值的面具
                             
                              meanWithinMask =意味着(pixelsInMask)
                             
                                meanWithinMask = 33.5000

你不能做一个三路HSV的形象。你只能做一个频道

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Priya 约1小时前

Untitled.png

这是程序

一个= imread (untitled.png);

hsv = rgb2hsv(一个);

次要情节(2、3、1);

imshow (hsv, []);

标题(“原始灰度图像”,“字形大小”,字形大小);

“位置”,集(gcf获得(0,'拉'));%最大化图。

消息= sprintf(“左点击并按住开始绘画。\ nSimply抬起鼠标按钮来完成的);

uiwait(对话框(消息));

投资回报率= drawcircle ();

%创建一个二进制图像(“面具”)从ROI对象。

binaryImage = roi.createMask ();

%显示面具。

次要情节(2、3、2);

imshow (binaryImage);

标题(“该地区二进制的面具”,“字形大小”,字形大小);

%计算区域,以像素为单位,他们吸引了。

numberOfPixels1 =总和(binaryImage (:))

%的另一种方法计算,考虑了分数像素。

numberOfPixels2 = bwarea (binaryImage)

%得到徒手画的边界地区的坐标。

structBoundaries = bwboundaries (binaryImage);

xy = structBoundaries {1};% n除以2的x, y坐标。

x = xy (:, 2);%列。

y = xy (: 1);%的行。

次要情节(2、3、1);在原始图像%的阴谋。

抓住;%不吹走。

情节(x, y,“线宽”,2);

%烧到图像通过设置它255年无论面具是正确的。

burnedImage = hsv;

burnedImage (binaryImage) = 255;

%显示图像的面具”了。”

次要情节(2、3、3);

imshow (burnedImage);

标题= sprintf(“新形象\ nmask烧成形象”);

标题(标题,字形大小、字形大小);

%掩模图像并显示它。

%将只保留图像的一部分,在面具,零以外的面具。

blackMaskedImage = hsv;

blackMaskedImage (~ binaryImage) = 0;

次要情节(2、3、4);

imshow (blackMaskedImage);

标题(“蒙面以外地区”,“字形大小”,字形大小);

%计算均值

meanGL =意味着(blackMaskedImage (binaryImage));

%的报告结果。

消息= sprintf(在绘制区域内的平均值= %。3 f \ nNumber像素= % = % d \ nArea像素。2 f ',…

meanGL、numberOfPixels1 numberOfPixels2);

对话框(消息);

%做同样的但在区域变黑。

insideMasked = hsv;

insideMasked (binaryImage) = 0;

次要情节(2、3、5);

imshow (insideMasked);

标题(“蒙面内部区域”,“字形大小”,字形大小);

%现在作物图像。

背线= min (x);

底线= max (x);

leftColumn = min (y);

rightColumn = max (y);

宽度=底线-背线+ 1;

身高= rightColumn - leftColumn + 1;

croppedImage = imcrop (blackMaskedImage [leftColumn,背线宽度、高度]);

为副总经理 24分钟前

我不知道为什么你想转换到HSV。你假设的外观形象意味着它是一个HSV形象吗?

这是一个伪彩色图像。从表面上看,这是RGB,但它代表了一个2 d地图的价值观——灰度图像。

问题只是,地图是未知的,比例和单位是未知的。我们可以回答这个问题“我如何找到一个RGB图像的平均亮度”,但如果这是一个伪彩色图像代表一些数量像温度,然后没有足够的信息来回答这个问题“我如何找到平均温度(例如。)”。

这可能有助于了解这张图片意味着什么或如何被创建。

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为副总经理大约8小时前

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编辑:为副总经理约4小时前

redpepmask.png

这意味着可能不是一个很好的起点。让我们后退一步想想,因为我们可能不会做我们想做的事情。考虑以下屏蔽多通道图像的例子:

                              %做作MxNx3形象
                             
                              %清晰的通道的值在不同的范围
                             
                              inpict =魔法(5)+交换([0 100 200],[1 3 2])
                             
                                 inpict =
                                
                                 inpict(:: 1) = 17 24 1 8 15 23 5 7 14 16 4 6 13 20 22 10 12 19日21日3 11 18 25 2 9 inpict (:,: 2) = 117 124 101 108 115 123 105 107 114 116 104 106 113 120 122 110 112 119 121 103 111 118 125 102 109 inpict (:,:, 3) = 217 224 201 208 215 223 205 207 214 216 204 206 213 220 222 210 212 219 221 203 211 218 225 202 209

                              % MxNx1逻辑面具
                             
                              掩码=逻辑(眼(5))
                             
                                 掩码=5×5逻辑数组
                                
                                 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

                              %选择一些像素点的平均水平
                             
                              %如果我们天真的一个单通道的面具应用于多通道图像
                             
                              %,我们只选择第一个频道,什么都没有
                             
                              selectedpix = inpict(面具)
                             
                                 selectedpix =
                                 5×1
                                
                                  17日5 13 21 9

                              %如果我们扩大面具匹配图像的深度,我们得到了更多
                             
                              %但是结果从所有通道是在一列,并将得到平均在一起
                             
                              numchans =大小(inpict, 3);
                             
                              selectedpix = inpict (repmat(面具,[1 1 numchans]))
                             
                                 selectedpix =
                                 15×1
                                
                                  17 5 13 21 9 117 105 113 121 109

                              %因此重塑输出
                             
                              selectedpix =重塑(selectedpix [], 3)
                             
                                 selectedpix =
                                 5×3
                                
                                  17 117 217 5 105 205 13 113 213 21 121 221 9 109 209

                              %现在你可以得到平均的元组
                             
                              avgcolor =意味着(selectedpix, 1)
                             
                                 avgcolor =
                                 1×3
                                
                                  13 113 213

所以图像的深度和面具确定实际上是被选择和平均。你有多通道图像,无论HSV或RGB。很可能你的面具不是多通道,所以你没有选择你认为你选择。

它的大意,但现在回到细节。你的图像HSV。什么我给工作时寻找算术平均页面的任意三维数组,采取的算术平均值 HSV 图像没有意义,因为它没有意义的算术平均角度。

例如,假设我们有这个形象和掩码:

rgbpict = imread (“peppers.png”);

掩码= imread (“redpepmask.png”)> 128;

%得到选择的像素的面具

numchans =大小(rgbpict, 3);

selectedpix = rgbpict (repmat(面具,[1 1 numchans]));

selectedpix =重塑(selectedpix [], 3);

%现在你可以得到平均的元组

avgRGB =投(意思是(selectedpix, 1),类(rgbpict))

avgRGB = 1×3

184 34 39

%显示它

imshow(排列(avgRGB [1 3 2]),“边界”,“紧”)

% HSV副本做同样的事情

hsvpict = rgb2hsv (rgbpict);

%得到选择的像素的面具

numchans =大小(hsvpict, 3);

selectedpix = hsvpict (repmat(面具,[1 1 numchans]));

selectedpix =重塑(selectedpix [], 3);

%现在你可以得到平均的元组

avgHSV =投(意思是(selectedpix, 1),类(hsvpict))

avgHSV = 1×3

0.7044 0.8454 0.7212

avgRGB = im2uint8 (hsv2rgb (avgHSV))%转换为显示uint8-scale RGB

avgRGB = 1×3

64年28 184年

%显示它

imshow(排列(avgRGB [1 3 2]),“边界”,“紧”)

所以我们得到的平均颜色HSV的算术平均数是非常不正确的。这是为什么呢?对于一个解释,看到这个答案:

//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/420637-highlighting-a-region-of-interest-and-getting-the-average-hue-value answer_968055

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为副总经理 1分钟前

V是HSV模型中的“亮度”组件,但据可见光图像而言,V是感知亮度的最糟糕的措施之一,您可以使用。

注意强调可见光。如果这是一个热图像,然后应用colormap的亮度是完全一个工件,不告诉你任何关于底层数据。就像我说的其他评论,它将有助于知道图像是什么意思或者有其他信息来源。

也就是说,如果你想找到给定地区的平均V,您可以简单地独自工作通道。

                                   % MxNx3形象一样
                                  
                                   %假装这是我们HSV的形象
                                  
                                   hsv =魔法(5)+交换([0 100 200],[1 3 2]);
                                  
                                   %只能得到通道的值
                                  
                                   V = hsv (:: 3);
                                  
                                   %将面具应用于V孤独和得到的平均
                                  
                                   meanV =意味着(V(面具))

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