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ブロック化されたイメージ

非常に大規模なイメージの読み取りとナビゲーション

非常に大規模なイメージはメモリに収まらない場合があり、表示や処理が困難になります。blockedImage オブジェクトは、別々に読み込んで処理できるデータの小さいブロックのコレクションとしてイメージを表し、この問題を解決します。blockedImage オブジェクトは、1 つまたは複数の解像度レベルを持つ大規模なイメージをサポートできます。

関数

`blockedImage`	Image made from discrete blocks
`blockedImageDatastore`	Datastore for use with blocks from `blockedImage` objects
`blockLocationSet`	大きなイメージ内のブロック位置のリスト
`selectBlockLocations`	大きなイメージからブロックを選択
`bigimageshow`	`bigimage` オブジェクトの表示

クラス

`images.blocked.Adapter`	Adapter interface for `blockedImage` objects
`images.blocked.BINBlocks`	Read and write blocks of blocked image data as binary files
`images.blocked.GenericImage`	Read and write blocked image data as single image file
`images.blocked.GenericImageBlocks`	Read and write blocks of blocked image data as image files
`images.blocked.H5`	Read and write blocked image data as single H5 file
`images.blocked.H5Blocks`	Read and write blocks of blocked image data as H5 files
`images.blocked.InMemory`	Read and write blocked image data as workspace variable
`images.blocked.JPEGBlocks`	Read and write blocks of blocked image data as JPEG files
`images.blocked.MATBlocks`	Read and write blocks of blocked image data as MAT files
`images.blocked.PNGBlocks`	Read and write blocks of blocked image data as PNG files
`images.blocked.TIFF`	Read and write blocked image data as single TIFF file

注目の例

Read Whole-slide Images with Custom Blocked Image Adapter

Read Whole-slide Images with Custom Blocked Image Adapter

Add support for reading whole-slide images by creating a custom blocked image adapter. The example creates a MATLAB interface to the OpenSlide C library, a C library that provides a simple interface to read whole-slide images (also known as virtual slides). The OpenSlide library is a product of the research group of M. Satyanarayanan at Carnegie Mellon University, School of Computer Science.

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大きなイメージの空間参照の設定

大きなイメージの空間参照の設定

この例では、bigimage オブジェクトの空間参照情報を設定および確認する方法を説明します。

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部分イメージまたは低解像度を使用した大きなイメージの効率的な処理

部分イメージまたは低解像度を使用した大きなイメージの効率的な処理

この例では、高解像度イメージの小さい代表サンプルでの計算を実現する 2 つの手法を使用して、大きなイメージを迅速に処理する方法を説明します。

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マスクを使用した大きなイメージの効率的な処理

マスクを使用した大きなイメージの効率的な処理

この例では、マスクを使用して ROI を分離することによって、大きなイメージを効率的に処理する方法を説明します。

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対話型の ROI を使用したブロック化されたイメージの詳細の調査

対話型の ROI を使用したブロック化されたイメージの詳細の調査

この例では、ROI ツールを使用して対話的に選択した、ブロック化されたイメージの詳細領域を表示する方法を説明します。

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大きなイメージのワープ

大きなイメージのワープ

この例では、大きなイメージに幾何学的変換 (ワーピング) を適用する方法を説明します。

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ROI およびマスクからのラベル付き bigimage の作成

ROI およびマスクからのラベル付き bigimage の作成

この例では、カテゴリカルラベルで構成されるラベル付き bigimage を作成する方法を説明します。

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blockedImage および深層学習を使用した、大きな多重解像度イメージの分類

blockedImage および深層学習を使用した、大きな多重解像度イメージの分類

この例では、Inception-v3 深層ニューラルネットワークを使用して、メモリに収まらない多重解像度のスライドガラス標本全体のイメージ (WSI) を分類する方法を説明します。

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Work with Blocked Images Using Volume Segmenter

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Work with a single-resolution blocked image in the Volume Segmenter app.

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Image Processing Toolbox ドキュメンテーション

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MATLABで始めるディープラーニング

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