領域とイメージのプロパティ

重心の位置やピクセル値の標準偏差など、グレースケール イメージ内のオブジェクトのプロパティを測定します。

この例では、既存のバイナリ イメージの領域のプロパティを条件にしてそのイメージをフィルター処理することで、新しいバイナリ イメージを作成する方法を説明します。

揺れている振子のビデオをセグメント化し、振子の中心を見つけて、振子の長さを説明します。

この例では、モルフォロジー オープニングやコントラスト調整などのイメージ前処理を実行する方法を説明します。その後、バイナリ イメージを作成してイメージの前景オブジェクトの統計量を計算します。

Use color thresholding and region property analysis, while working with small blocks of image data, to detect nuclei in WSIs.

この例では、カスタマイズされた bag of features ワークフローを使用してコンテンツ ベースの画像検索 (Content Based Image Retrieval: CBIR) システムを作成する方法を説明します。