labeloverlay
2 次元イメージ上のラベル行列領域の重ね合わせ
説明
B = labeloverlay(___,Name=Value)B を計算します。
例
イメージを読み取り、superpixels 関数を使用してイメージをセグメント化します。
A = imread("kobi.png");
[L,N] = superpixels(A,20);セグメント化されたラベル行列内の各領域で、元のイメージに一意の色を融合させます。融合したイメージを表示します。鼻や目に重ねられた紫色の色合いなど、似たような色をもつ領域がいくつか隣接しています。色が似ているため、領域の境界を視覚的に判断することが困難です。
B = labeloverlay(A,L); imshow(B)
名前と値の引数 ColorAssignment を "contrasting-neighbors" として指定し、隣接する領域間の色のコントラストを改善します。融合したイメージを表示します。この融合イメージのラベルでは、コントラストの高い 4 つの色のみが使用されています。色のコントラストが高いため、領域境界の視認性が改善されています。
C = labeloverlay(A,L,ColorAssignment="contrasting-neighbors");
imshow(C)
グレースケール イメージを読み取り、それを表示します。
A = imread("coins.png");
imshow(A)
バイナリしきい値処理を使用してマスクを作成します。
t = graythresh(A); BW = imbinarize(A,t); imshow(BW)
マスクを元のイメージと融合します。融合したイメージを表示します。
B = labeloverlay(A,BW); imshow(B)
イメージとそのセグメント化されたラベル イメージを読み取ります。
A = imread("yellowlily.jpg"); L = imread("yellowlily-segmented.png");
数値ラベル行列を categorical 行列に変換します。カテゴリの値と名前を指定します。
C = categorical(L,[1 2 3],["petal" "leaf" "dirt"]);
カテゴリカル ラベルを元のイメージと融合します。融合したイメージを表示します。
B = labeloverlay(A,C); imshow(B)
元のイメージを、カテゴリカル セグメンテーションの 2 つのラベルのみと融合します。カラーマップを変更し、ラベルの不透明度を大きくし、結果を表示します。
B2 = labeloverlay(A,C,IncludedLabels=["petal" "leaf"], ... Colormap="autumn",Transparency=0.25); imshow(B2)
入力引数
名前と値の引数
オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで、Name は引数名で、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後に指定しなければなりませんが、ペアの順序は重要ではありません。
例: labeloverlay(A,L,Colormap="hot") は、"hot" カラーマップの色を使用してラベルを表示します。
R2021a より前では、コンマを使用して名前と値をそれぞれ区切り、Name を引用符で囲みます。
例: labeloverlay(A,L,"Colormap","hot") は、"hot" カラーマップの色を使用してラベルを表示します。
R2025a 以降
色の割り当て。次の表のいずれかの値として指定します。
| 色の割り当ての値 | 説明 | 出力のサンプル |
|---|---|---|
"noshuffle" | カラーマップの色をラベル行列領域に番号順で割り当てます。それぞれの領域に一意の色が割り当てられます。 |
|
"shuffle" | 疑似ランダムにカラーマップの色を割り当てます。それぞれの領域に一意の色が割り当てられます。 |
|
"auto" | Colormap の形式に基づいてカラーマップの色を割り当てます。既定では、labeloverlay では、カラーマップを名前で指定すると色の順序がシャッフルされ、カラーマップを数値行列として指定すると色の順序が保持されます。 |
|
"contrasting-neighbors" | 隣接する領域間のコントラストを最大化するために、カラーマップの色のサブセットを割り当てます。各色を複数のラベルに対応させることができます。 |
|
カラーマップ。次のいずれかの値として指定します。
メモ
ColorAssignment を "contrasting-neighbors" として指定すると、labeloverlay は、視覚的なコントラストが高いカラーマップから色のサブセットを選択します。
例: [0.2, 0.1, 0.5; 0.1, 0.5, 0.8]
例: "hot"
データ型: single | double | char | string
融合したイメージ内に表示するラベル。次のいずれかとして指定します。
範囲
[0, max(L(:))]の整数または整数のベクトル。既定では、labeloverlayは、すべての非ゼロ ラベルを表示します。string、または string のベクトル。categorical 行列
Cのラベルに対応します。既定では、labeloverlayは、定義されたすべてのカテゴリカル ラベルを表示します。
ベクトルに含まれていないラベルは背景と見なされます。たとえばベクトル [1 3 4] の場合、値 2 は背景と見なされますが、もしこのベクトルに含まれていればラベルと見なされます。
例: [1 3 4]
例: ["flower","stem"]
データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32 | string
表示されるラベルの透明度。範囲 [0, 1] の数値として指定します。
0の値を指定すると、カラー ラベルは完全に不透明になります。1の値を指定すると、カラー ラベルは完全に透明になります。
データ型: single | double
出力引数
バージョン履歴
R2017b で導入参考
imoverlay | label2rgb | imshowpair
トピック
- Get Started with Image Segmentation
- 深層学習を使用したセマンティック セグメンテーション入門 (Computer Vision Toolbox)
