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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
regionprops33 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
corr22 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
bwlabel2 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
labelmatrixbwconncomp 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
poly2labelROI 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。