blockedImageDatastore
説明
blockedImageDatastore オブジェクトは、1 つ以上の blockedImage オブジェクトが属するイメージ ブロックのコレクションを管理します。blockedImageDatastore は、関連付けられていないイメージのコレクションを管理する imageDatastore と類似しています。
作成
構文
説明
bimds = blockedImageDatastore( は、1 つ以上の images)blockedImage オブジェクト images から成るイメージ ブロックのコレクションを管理する blockedImageDatastore オブジェクトを作成します。
既定では、images に複数の解像度レベルのブロック化イメージが含まれる場合、blockedImageDatastore は最も細かい解像度レベルのブロックのみを選択します。既定では、データストアのブロック サイズは、最も細かい解像度レベルにおける、images の最初の要素の BlockSize プロパティと同じになります。
bimds = blockedImageDatastore( は、sources)sources で指定されたファイルからデータストアを作成します。
bimds = blockedImageDatastore(___, は、1 つ以上の名前と値の引数を使用して、書き込み可能なプロパティを設定します。たとえば、Name=Value)blockedImageDatastore(images,ReadSize=8) は、read 関数の各呼び出しでデータストアから 8 つのブロックを返します。
入力引数
名前と値の引数
プロパティ
オブジェクト関数
combine | 複数のデータストアのデータを統合 |
countEachLabel | 各クラスのピクセル ラベル数をカウント |
hasdata | ブロック化イメージ データストアにより多くのデータがある場合に true を返す |
numpartitions | データストアの区画数 |
partition | Return partitioned part of blocked image datastore |
preview | データストア内のデータのサブセットをプレビュー |
read | Read data and metadata from blocked image datastore |
readall | ブロック化イメージ データストアから全データを読み取る |
reset | データストアの初期状態へのリセット |
shuffle | データストア内のデータのシャッフル |
subset | データストアまたは FileSet のサブセットの作成 |
transform | データストアの変換 |
writeall | Write blocked image datastore to files |
例
ブロック化されたイメージを作成します。
bim = blockedImage("tumor_091R.tif");解像度レベルとブロック サイズを指定してデータストアを作成します。
bls = selectBlockLocations(bim,Levels=2,BlockSize=[512 512]); bimds = blockedImageDatastore(bim,BlockLocationSet=bls);
データストア内のすべてのブロックを読み取ります。
b = readall(bimds)
b=9×1 cell array
{512×512×3 uint8}
{512×512×3 uint8}
{512×512×3 uint8}
{512×512×3 uint8}
{512×512×3 uint8}
{512×512×3 uint8}
{512×512×3 uint8}
{512×512×3 uint8}
{512×512×3 uint8}
ブロック化されたイメージを表示します。
montage(b)
PNG ファイル形式の複数のイメージ ファイルを格納する FileSet オブジェクトを作成します。
fs = matlab.io.datastore.FileSet( ... fullfile(matlabroot,"toolbox","images","imdata"), ... "FileExtensions",".png");
アダプターを指定して、blockedImage オブジェクトを作成します。こうすることで、各ファイルを検査して適切なアダプターを選択する必要がなくなるため、時間の節約になります。
readAdapter = images.blocked.GenericImage;
bims = blockedImage(fs,"Adapter",readAdapter);すべてのイメージは同じ次元数をもたなければならないため、RGB イメージのみを保持します。
bims = bims([bims.NumDimensions]==3); bimds = blockedImageDatastore(bims,"BlockSize",[300 500], ... "PadMethod","replicate");
blockedImageDatastore 内のすべてのブロックを表示します。
montage(readall(bimds),"Border",2,"BackgroundColor","w");
ブロック化されたイメージを作成します。
bim = blockedImage("tumor_091R.tif");オーバーラップするブロックを指定します。
blockSize = [512 512];
overlapPct = 0.5;
blockOffsets = round(blockSize.*overlapPct);
bls = selectBlockLocations(bim,BlockSize=blockSize, ...
BlockOffSets=blockOffsets,ExcludeIncompleteBlocks=true);ブロック化イメージ データストアを作成します。
bimds = blockedImageDatastore(bim,BlockLocationSet=bls);
オーバーラップするブロックを表示します。
bimds.ReadSize = 6;
blocks = read(bimds);
montage(blocks, BorderSize=5,BackgroundColor="b");
blockedImage を作成します。
bim = blockedImage('tumor_091R.tif');最も粗いレベルでマスクを作成します。
bmask = apply(bim, @(bs)~imbinarize(im2gray(bs.Data)),"Level",3);マスクで定義された染色領域において 'on' ピクセルが 90% 以上のブロックについて、blockedImageDatastore を作成します。
mbls = selectBlockLocations(bim,... 'Levels', 1, ... 'Masks', bmask, 'InclusionThreshold', 0.90,... 'BlockSize', [256 256]); bimds = blockedImageDatastore(bim, 'BlockLocationSet', mbls);
ブロックを読み取って表示します。
bimds.ReadSize = 5; blocks = read(bimds); montage(blocks, "BorderSize", 5, "BackgroundColor", 'b')
数値データとラベル付きデータから、ブロック化されたイメージを作成します。
bim = blockedImage("yellowlily.jpg",BlockSize=[512 512]); bimLabels = blockedImage("yellowlily-segmented.png",BlockSize=[512 512]);
ブロック化されたイメージごとに blockedImageDatastore オブジェクトを作成します。
bimds = blockedImageDatastore(bim); bimdsLabels = blockedImageDatastore(bimLabels);
ラベル付けされた数値データを categorical データに変換します。
classes = ["Unknown","Flower","Leaf","Background"]; classIDs = [0 1 2 3]; bimdsCategorical = transform(bimdsLabels, ... @(bs){categorical(bs{1},classIDs,classes)});
元の blockedImageDatastore をカテゴリカル データストアと結合します。
bimdsCombined = combine(bimds,bimdsCategorical);
結合したデータストアからデータを読み取って表示します。最初の cell はイメージ データ、2 番目の cell は categorical ラベルです。
data = read(bimdsCombined)
data=1×2 cell array
{512×512×3 uint8} {512×512 categorical}
imshow(labeloverlay(data{1},data{2})); 
