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"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。
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 |
バイナリ イメージ内のオブジェクトは、同じ値を持つ連結したピクセルの集合です。オブジェクトのカウント、ラベル付け、分離が実行でき、また面積などのオブジェクトのプロパティを求めることができます。
この例では、イメージの領域解析アプリを使用してバイナリ イメージの領域のプロパティを計算する方法を説明します。
イメージ内の 1 つ以上のピクセルの値を決定するには、イメージ上でポイントを対話的に選択する方法か、配列内のピクセル座標を指定する方法があります。
個々のピクセルまたはピクセルの小さな近傍の場所と値に関する情報を表示できます。イメージ上でポインターを動かすと、この情報が更新されます。
2 つのピクセルの間に描画されたライン セグメントの長さを測定できます。ライン セグメントの位置を調整し、複数の測定値を作ることができます。
イメージの強度プロファイルは、イメージ内のラインまたは経路に沿って等間隔に配置された点から取った強度値の集合です。
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。
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。
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。