bwconncomp
R2026bバイナリ イメージ内の連結要素の検出とカウント
説明
例
3 次元配列の小さいサンプルを作成します。
BW = cat(3, [1 1 0; 0 0 0; 1 0 0],... [0 1 0; 0 0 0; 0 1 0],... [0 1 1; 0 0 0; 0 0 1]);
配列内の連結要素を検出します。
CC = bwconncomp(BW)
CC = struct with fields:
Connectivity: 26
ImageSize: [3 3 3]
NumObjects: 2
PixelIdxList: {[5×1 double] [3×1 double]}
配列内のオブジェクトの重心を計算します。
S = regionprops(CC,'Centroid')S = 2×1 struct array with fields:
Centroid
テキストのバイナリ イメージを読み取って表示します。
BW = imread("text.png");
imshow(BW)
イメージ内の連結要素を検出します。
CC = bwconncomp(BW)
CC = struct with fields:
Connectivity: 8
ImageSize: [256 256]
NumObjects: 88
PixelIdxList: {1×88 cell}
イメージ内で最大のオブジェクトを判定します。
p = regionprops(CC,"Area");
[maxArea,maxIdx] = max([p.Area])maxArea = 106
maxIdx = 52
最大のオブジェクトを除くすべてのオブジェクトを含むバイナリ イメージを作成します。結果を表示します。
idx = setdiff(1:CC.NumObjects,maxIdx); BW2 = cc2bw(CC,ObjectsToKeep=idx);
イメージを表示します。このイメージでは最大のオブジェクトが省略されています。最大のオブジェクトは "different" という語の連続する 2 つの "f" となっています。
imshow(BW2)
入力引数
バイナリ イメージ。任意の次元の数値配列または logical 配列として指定します。
データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical
ピクセルの連結性。次の表のいずれかの値を指定します。既定の連結性は 2 次元イメージでは 8、3 次元イメージでは 26 です。
値 | 意味 | |
|---|---|---|
2 次元連結性 | ||
| ピクセルのエッジの部分が接触している場合、ピクセルは連結されます。2 つの隣り合ったピクセルは両方とも "on" の場合に同じオブジェクトの一部であり、水平方向または垂直方向に連結します。 |
現在のピクセルを灰色で示します。 |
| ピクセルのエッジまたはコーナーが接触している場合、ピクセルは連結されます。2 つの隣り合ったピクセルは両方とも "on" の場合に同じオブジェクトの一部であり、水平方向、垂直方向または対角方向に連結します。 |
現在のピクセルを灰色で示します。 |
3 次元連結性 | ||
| 面が接触している場合、ピクセルは連結されます。2 つの隣り合ったピクセルは両方とも "on" の場合に同じオブジェクトの一部であり、次のように連結します。
|
現在のピクセルは立方体の中心です。 |
| 面またはエッジが接触している場合、ピクセルは連結されます。2 つの隣り合ったピクセルは両方とも "on" の場合に同じオブジェクトの一部であり、次のように連結します。
|
現在のピクセルは立方体の中心です。 |
| 面、エッジまたはコーナーが接触している場合、ピクセルは連結されます。2 つの隣り合ったピクセルは両方とも "on" の場合に同じオブジェクトの一部であり、次のように連結します。
|
現在のピクセルは立方体の中心です。 |
高次元の場合、bwconncomp は既定値 conndef(ndims(BW),"maximal")
データ型: double | logical
出力引数
ヒント
この関数は、各要素の
top-left極値を基準に、連結要素を左から右に並べ替えます。複数の要素の水平位置が同じ場合、関数はそれらの要素を上から下に並べ替えた後、より高い次元に沿って再度並べ替えます。この図は、2 つの異なる領域の極値を示しています。関数
bwlabel、bwlabeln、およびbwconncompはすべて、バイナリ イメージの連結要素を計算します。bwconncompは使用するメモリが大幅に少なく、場合によっては他の関数よりも高速です。既定の連結性を持つ
regionpropsまたはregionprops3を使用してバイナリ イメージから特徴を抽出するには、コマンドregionprops(BW)またはregionprops3(BW)を使用してBWを直接regionpropsまたはregionprops3に渡します。メモリ効率が高いデータ型 (たとえば、
doubleに対してuint8) を使用してラベル行列を計算するには、bwconncompの出力で関数labelmatrixを使用します。
拡張機能
バージョン履歴
R2009a で導入参考
cc2bw | bwlabel | bwlabeln | labelmatrix | regionprops | regionprops3 | bwpropfilt | bwpropfilt3
