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regionprops

イメージ領域のプロパティの計測

説明

stats = regionprops(BW,properties) はバイナリ イメージ BW 内の各 8 連結要素 (オブジェクト) について properties で指定される一連のプロパティの測定値を返します。stats はイメージ内の各オブジェクトごとに 1 つの構造体を格納する構造体配列になります。regionprops は、連続領域と不連続領域で使用できます (アルゴリズムを参照)。

メモ

3 次元ボリューム イメージの測定値を返すには、regionprops3 を使用することを検討してください。regionprops は 3 次元イメージを受け入れることができますが、regionprops3regionprops よりも多くの 3 次元イメージの統計を計算します。

すべての構文において、properties 引数を指定しない場合、regionprops'Area''Centroid'、および 'BoundingBox' の測定値を返します。

オプションで、イメージ領域のプロパティの測定を GPU を使用して実行できます (Parallel Computing Toolbox™ が必要)。詳細は、GPU での画像処理を参照'ConvexArea''ConvexHull''ConvexImage''Circularity''EulerNumber''FilledArea''FilledImage''MaxFeretProperties''MinFeretProperties'、および 'Solidity' プロパティは GPU でサポートされません。

stats = regionprops(CC,properties) は、bwconncomp によって返される構造体である CC 内の各連結要素 (オブジェクト) の一連のプロパティを測定します。

GPU では、この構文はサポートされていません。

stats = regionprops(L,properties) は、ラベル行列 L にある各ラベル付き領域の一連のプロパティを測定します。

stats = regionprops(___,I,properties) は、イメージ I にある各ラベル付き領域について properties で指定される一連のプロパティの測定値を返します。regionprops への最初の入力 (BWCC または L) は、I にある領域を識別します。

stats = regionprops(output,___) は一連のプロパティの測定値を返します。ここで、output は戻り値の型を指定します。regionprops は測定値を struct 配列または table で返すことができます。

GPU では 'table' 出力値はサポートされていません。

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バイナリ イメージをワークスペースに読み取ります。

BW = imread('text.png');

regionprops を使用してイメージ内の連結要素の重心を計算します。関数 regionprops は重心を構造体配列で返します。

s = regionprops(BW,'centroid');

重心の x 座標と y 座標を 2 列の行列に格納します。

centroids = cat(1,s.Centroid);

重心の位置を重ね合わせたバイナリ イメージを表示します。

imshow(BW)
hold on
plot(centroids(:,1),centroids(:,2),'b*')
hold off

バイナリ イメージを gpuArray に読み取ります。

BW = gpuArray(imread('text.png'));

イメージ内のオブジェクトの重心を計算します。

s  = regionprops(BW,'centroid');

重心をイメージ上にプロットします。

centroids = cat(1, s.Centroid);
imshow(BW)
hold on
plot(centroids(:,1), centroids(:,2), 'b*')
hold off

イメージ内の円形オブジェクトの中心と半径を推定し、この情報を使用して円をイメージ上にプロットします。この例では、regionprops は測定した領域プロパティを table で返します。

イメージをワークスペースに読み取ります。

a = imread('circlesBrightDark.png');

入力イメージをバイナリ イメージに変換します。

bw = a < 100;
imshow(bw)
title('Image with Circles')

イメージ内の領域のプロパティを計算し、データをテーブルで返します。

stats = regionprops('table',bw,'Centroid',...
    'MajorAxisLength','MinorAxisLength')
stats=4×3 table
        Centroid        MajorAxisLength    MinorAxisLength
    ________________    _______________    _______________

     256.5     256.5        834.46             834.46     
       300       120        81.759             81.759     
    330.47    369.83        111.78             110.36     
       450       240        101.72             101.72     

円の中心と半径を取得します。

centers = stats.Centroid;
diameters = mean([stats.MajorAxisLength stats.MinorAxisLength],2);
radii = diameters/2;

円をプロットします。

hold on
viscircles(centers,radii);
hold off

入力引数

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バイナリ イメージ。任意の次元の logical 配列として指定します。

GPU を使用してイメージ領域のプロパティを測定するには、BW を 2 次元 logical 行列を含む gpuArray として指定します。

データ型: logical

連結要素。bwconncomp によって返される構造体として指定します。

データ型: 構造体

ラベル行列。任意の次元の数値配列として指定します。regionprops は負の値のピクセルを背景として扱い、整数でない入力ピクセルを丸めます。L の正の整数要素は、さまざまな領域に対応します。たとえば、1 に等しい L の要素の集合は、領域 1 に対応します。2 に等しい L の要素の集合は、領域 2 に対応します。以下同様です。

GPU を使用してイメージ領域のプロパティを測定するには、L を 2 次元ラベル行列を含む gpuArray として指定します。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32

測定のタイプ。string スカラーもしくは文字ベクトルのコンマ区切りリスト、string スカラーもしくは文字ベクトルの cell 配列、または 'all' もしくは 'basic' のいずれかとして指定します。プロパティ名は、大文字と小文字を区別せず、省略形を使用することもできます。コード生成で使用する場合、regionprops では string スカラーまたは文字ベクトルの cell 配列がサポートされません。

  • 'all' を指定すると、regionprops はすべての形状測定値を計算し、グレースケール イメージを指定した場合は、ピクセル値の測定値も計算します。

  • 'basic' を指定した場合、または properties 引数を指定しない場合、regionprops'Area''Centroid' および 'BoundingBox' の測定のみを計算します。

以下の表に、形状測定を提供するすべてのプロパティを示します。ピクセル値測定の表に示すプロパティは、グレースケール イメージを指定する場合のみ有効です。

形状測定

プロパティ名説明N 次元サポートGPU サポートコード生成
'Area'

領域内の実際のピクセル数。スカラーとして返されます (この値は、ピクセル パターンの重み付け方法が異なる bwarea によって返される値とわずかに異なる可能性があります)。

3 次元ボリュームの領域に相当するものを見つけるには、regionprops3 のプロパティ 'Volume' を使用します。

ありありあり
'BoundingBox'領域を含む最小の四角形。1 行 Q*2 列のベクトルで返されます。ここで、Q はイメージの次元数です。たとえば、ベクトル [ul_corner width] では、ul_corner は境界ボックスの左上コーナーを [x y z ...] の形式で指定します。width は各次元の境界ボックスの幅を [x_width y_width ...] 形式で指定します。regionpropsndims を使用してラベル行列またはバイナリ イメージの次元 ndims(L) を取得し、numel を使用して連結要素の次元 numel(CC.ImageSize) を取得します。ありありあり
'Centroid'

領域の重心。1 行 Q 列のベクトルとして返されます。Centroid の最初の要素は、重心の水平座標 (または x 座標) です。2 番目の要素は、垂直座標 (または y 座標) です。Centroid の他のすべての要素は、次元の順序になります。この図は、「discontiguous」領域の重心と境界ボックスを示しています。領域は白いピクセルで構成され、緑色のボックスは境界ボックス、赤い点は重心です。

ありありあり
'ConvexArea''ConvexImage' 内のピクセル数。スカラーとして返されます。2 次元のみなしなし
'ConvexHull'領域を含むことができる最小の凸多角形。p 行 2 列の行列として返されます。行列の各行には、多角形の 1 頂点の x 座標と y 座標が含まれています。2 次元のみなしなし
'ConvexImage'凸包内のピクセルがすべて塗りつぶされた状態 (on に設定) の凸包を指定するイメージ。バイナリ イメージ (logical) として返されます。イメージは、領域の境界ボックスのサイズです。凸包の境界が通過するピクセルについては、regionpropsroipoly と同じロジックを使用して、ピクセルが凸包の内側にあるか外側にあるかを判断します。2 次元のみなしなし
'Circularity'オブジェクトの丸さを指定する真円度。フィールド Circularity を持つ struct として返されます。この struct には、入力イメージにある各オブジェクトの真円度値が含まれます。真円度値は (4*Area*pi)/(Perimeter2) として計算されます。真円の場合、真円度値は 1 です。入力は、ラベル行列または連続領域を持つバイナリ イメージでなければなりません。イメージに不連続領域が含まれている場合、regionprops は予期しない結果を返します。3 x 3 の正方形など非常に小さいオブジェクトの場合、真円度の使用は推奨されません。そのような場合、真円に対する真円度値である 1 を超える結果になる可能性があります。2 次元のみなしあり
'Eccentricity'領域と同じ 2 次モーメントを持つ楕円の離心率。スカラーとして返されます。離心率とは、楕円の焦点間の距離と長軸の長さの割合です。この値は 0 ~ 1 になります (0 と 1 は変性した場合です。実際には、離心率が 0 の楕円は円で、離心率が 1 の楕円は線分です)。2 次元のみありあり
'EquivDiameter'領域と同じ面積を持つ円の直径。スカラーとして返されます。sqrt(4*Area/pi) と同様に計算します。2 次元のみありあり
'EulerNumber'領域内のオブジェクトの数からそれらのオブジェクトにある穴の数を差し引いた数。スカラーとして返されます。このプロパティは、2 次元ラベル行列のみでサポートされています。regionprops は 8 連結性を使用して、オイラー数の測定を計算します。詳細は、ピクセルの連結性を参照してください。2 次元のみなしあり
'Extent'境界ボックス全体のピクセル数に対する領域内ピクセル数の割合。スカラーとして返されます。境界ボックスの領域で除算された Area として計算されます。2 次元のみありあり
'Extrema'

領域の極値点。8 行 2 列の行列として返されます。行列の各行には、1 点の x 座標と y 座標が含まれています。ベクトルの形式は [top-left top-right right-top right-bottom bottom-right bottom-left left-bottom left-top] です。この図は、2 つの異なる領域の極値を示しています。左側の領域では、各極値点は別々になります。右側の領域では、特定の極値点 (top-leftleft-top など) は同一です。

2 次元のみありあり
'FilledArea'FilledImage 内の on ピクセル数。スカラーとして返されます。ありなしあり
'FilledImage'

領域の境界ボックスと同じサイズのバイナリ イメージ。バイナリ (logical) 配列として返されます。この図に示すように、on ピクセルは、すべての穴が塗りつぶされた領域に対応しています。

ありなしあり
'Image'領域の境界ボックスと同じサイズのバイナリ イメージ。バイナリ (logical) 配列として返されます。on ピクセルは領域に対応しており、他のすべてのピクセルは off です。ありありあり
'MaxFeretProperties'最大フェレ径、その相対角度、および座標値を含むフェレ プロパティ。以下のフィールドを含む struct として返されます。
フィールド説明
MaxFeretDiameter最大フェレ径。オブジェクトを囲む凸包の対蹠頂点にある任意の 2 つの境界点間の最大距離として測定されます。
MaxFeretAngleイメージの横軸に対する最大フェレ径の角度。
MaxFeretCoordinates最大フェレ径の端点座標。
入力は、バイナリ イメージ、連結要素、またはラベル行列です。
2 次元のみなしなし
'MinFeretProperties'最小フェレ径、その相対角度、および座標値を含むフェレ プロパティ。以下のフィールドを含む struct として返されます。
フィールド説明
MinFeretDiameter最小フェレ径。オブジェクトを囲む凸包の対蹠頂点にある任意の 2 つの境界点間の最小距離として測定されます。
MinFeretAngleイメージの横軸に対する最小フェレ径の角度。
MinFeretCoordinates最小フェレ径の端点座標。
入力は、バイナリ イメージ、連結要素、またはラベル行列です。
2 次元のみなしなし
'MajorAxisLength'領域と同じ正規化された 2 次中心モーメントを持つ楕円の長軸の長さ (ピクセル単位)。スカラーとして返されます。2 次元のみありあり
'MinorAxisLength'領域と同じ正規化された 2 次中心モーメントを持つ楕円の短軸の長さ (ピクセル単位)。スカラーとして返されます。2 次元のみありあり
'Orientation'

x 軸と、領域と同じ 2 次モーメントを持つ楕円の長軸との角度。スカラーとして返されます。この値の単位は度で、範囲は -90 ~ 90 度になります。この図は、楕円の軸と方向を示しています。図の左側は、イメージ領域とその対応する楕円を示しています。右側は同じ楕円を示し、青の実線で軸を表しています。赤い点は焦点で、方向は水平の点線と長軸の角度になります。

2 次元のみありあり
'Perimeter'

領域の境界の周囲長。スカラーとして返されます。regionprops は、領域の境界の周りで隣接するピクセルの組の距離を計算することによって、周囲を計算します。イメージに不連続領域が含まれている場合、regionprops は予期しない結果を返します。次の図は、このオブジェクトの周囲の計算に含まれるピクセルを示しています。

2 次元のみありあり
'PixelIdxList'領域内のピクセルの線形インデックス。p 要素ベクトルとして返されます。ありありあり
'PixelList'領域内のピクセルの位置。p 行 Q 列の行列として返されます。行列の各行は [x y z ...] の形式で、領域内の 1 ピクセルの座標を指定します。ありありあり
'Solidity'領域内にもある凸包のピクセルの比率。スカラーとして返されます。Area/ConvexArea と同様に計算します。2 次元のみなしなし
'SubarrayIdx'オブジェクト境界ボックスの内側にある L の要素。L(idx{:}) が要素を抽出するようなインデックスを含んでいる cell 配列として返されます。ありありなし

以下の表に示すピクセル値測定プロパティは、グレースケール イメージ I を指定する場合のみ有効です。

ピクセル値測定

プロパティ名説明N 次元サポートGPU サポートコード生成
'MaxIntensity'領域内で最大の強度を持つピクセルの値。スカラーとして返されます。ありありあり
'MeanIntensity'領域内のすべての強度値の平均。スカラーとして返されます。ありありあり
'MinIntensity'領域内で最小の強度を持つピクセルの値。スカラーとして返されます。ありありあり
'PixelValues'領域内のピクセル数。p 行 1 列のベクトルで返されます。ここで、p は領域内のピクセル数です。ベクトルの各要素には、領域内のピクセルの値が含まれています。ありありあり
'WeightedCentroid'位置と強度値に基づく領域の中心。座標の p 行 Q 列のベクトルとして返されます。WeightedCentroid の最初の要素は、重み付き重心の水平座標 (または x 座標) です。2 番目の要素は、垂直座標 (または y 座標) です。WeightedCentroid の他のすべての要素は、次元の順序になります。ありありあり

データ型: char | string | cell

測定するイメージ。グレースケール イメージとして指定します。イメージのサイズはバイナリ イメージ BW、連結要素の構造体 CC またはラベル行列 L のサイズと一致しなければなりません。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32

戻り値のデータ型。以下のいずれかの値に指定します。

説明
'struct'BWCC.NumObjects または max(L(:)) のオブジェクトの数と長さが等しい構造体の配列を返します。構造体配列のフィールドは、properties で指定されているように、各領域のさまざまなプロパティを示します。
'table'

BWCC.NumObjects または max(L(:)) のオブジェクトの数と高さ (行数) が等しい MATLAB® テーブルを返します。変数 (列) は、properties で指定された、各領域のさまざまなプロパティを示します。MATLAB テーブルの詳細は、table を参照してください。

GPU ではサポートされていません。

データ型: char | string

出力引数

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測定値。構造体の配列またはテーブルとして返されます。配列の構造体の数またはテーブルの行数は、BWCC.NumObjects または max(L(:)) のオブジェクトの数と一致します。各構造体のフィールドまたは各行の変数は、properties で指定された、各領域で計算されるプロパティを示します。

GPU で実行する場合、regionprops は構造体配列のみを返すことができます。

ヒント

  • 関数 ismember は、regionpropsbwconncomplabelmatrix と組み合わせると、特定の条件を満たすオブジェクトまたは領域のみを含んでいるバイナリ イメージの作成に役立ちます。たとえば、次のコマンドでは、面積が 80 より大きく、かつ離心率が 0.8 未満の領域のみを含んでいるバイナリ イメージが作成されます。

    cc = bwconncomp(BW); 
    stats = regionprops(cc, 'Area','Eccentricity'); 
    idx = find([stats.Area] > 80 & [stats.Eccentricity] < 0.8); 
    BW2 = ismember(labelmatrix(cc), idx);  
    
  • regionprops の出力を扱う際には、構造体配列のコンマ区切りリスト構文が役立ちます。スカラーを含んでいるフィールドでは、この構文を使用して、イメージ内の領域ごとにこのフィールドの値を含んでいるベクトルを作成できます。たとえば、stats がフィールド Area をもつ構造体配列の場合、次の式

    stats(1).Area, stats(2).Area, ..., stats(end).Area
    

    は、以下と等価です。

    stats.Area
    

    したがって、これらの呼び出しを使用して、イメージ内の各領域の面積を含んでいるベクトルを作成できます。allArea は構造体配列 stats と同じ長さのベクトルです。

    stats = regionprops(L, 'Area');
    allArea = [stats.Area];
    
  • 関数 bwlabelbwlabelnbwconncomp 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、bwlabelbwlabeln を置き換えて使用できます。メモリ使用量が削減され、他の関数より高速な場合もあります。

    関数入力次元出力形式メモリの使用連結性
    bwlabel2 次元倍精度をもつラベル行列4 または 8
    bwlabelnN 次元倍精度ラベル行列任意
    bwconncompN 次元CC 構造体任意

    bwlabelbwlabeln の出力は、倍精度ラベル行列です。メモリ効率が高いデータ型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。

    CC = bwconncomp(BW);
    L = labelmatrix(CC);

    既定の連結性でバイナリ イメージの要素を測定する場合に、bwlabel または bwlabeln を呼び出す必要はなくなりました。バイナリ イメージを直接 regionprops に渡すと、メモリ効率の高い関数 bwconncomp を使用して連結要素が自動的に計算されます。既定以外の連結性を指定するには、bwconncomp を呼び出して、その結果を regionprops に渡します。

    CC = bwconncomp(BW, CONN);
    S = regionprops(CC);
  • ほとんどの測定の計算には、短い時間しかかかりません。ただし、以下の測定には L の領域数によっては長い時間がかかる場合もあります。

    • 'ConvexHull'

    • 'ConvexImage'

    • 'ConvexArea'

    • 'FilledImage'

  • ある測定グループの計算は、そのうちの 1 つの測定だけを計算するのとほぼ同じ時間がかかります。regionprops は、各計算に役立つ中間計算を活用します。したがって、最も高速なのは、regionprops を 1 回呼び出すだけで目的の計測をすべて計算することです。

アルゴリズム

連続領域は、"オブジェクト""連結要素"、または"ブロブ" とも呼ばれます。連続領域を含んでいるラベル行列は、次のように表示されることがあります。

1 1 0 2 2 0 3 3
1 1 0 2 2 0 3 3
1 に等しい L の要素は、最初の連続領域または連結要素に属します。2 に等しい L の要素は、2 番目の連結要素に属します。以下同様です。

不連続領域は、複数の連結要素を含んでいる可能性のある領域です。不連続領域を含んでいるラベル行列は、次のように表示されることがあります。

1 1 0 1 1 0 2 2
1 1 0 1 1 0 2 2
1 に等しい L の要素は、2 つの連結要素を含んでいる最初の不連続領域に属します。2 に等しい L の要素は、1 つの連結要素である 2 番目の領域に属します。

拡張機能

R2006a より前に導入