regionprops関数の応用について。

beboundaries関数の後にregionprops関数を使用し、画像の楕円に沿わせた曲線の長さを測りたいのですが、プログラムがうまく行きません。

regionprops関数の例が載っているページを確認しましたが、自分のプログラムと合わせることができません。

プログラムは以下の通りです。

%%画像入力
kaki_img=imread('box_dark.jpg');  %画像読み込み
%kakiimg=imcrop(kakiimg)
figure(2)
imshow(kaki_img,'Border','tight','InitialMagnification','fit');

%%画像全体のセグメンテーション
kaki_red=kaki_img(:,:,1);  %画像のセグメンテーション(赤要素検出)
figure(3)
imshow(kaki_red,'Border','tight','InitialMagnification','fit');

%%画像の二値化
kaki_th=kaki_red>180;
figure(4)
imshow(kaki_th,'Border','tight','InitialMagnification','fit');

%%二値化画像の穴埋め
kaki_th=imfill(kaki_th,'holes');
figure(5)
imshow(kaki_th,'Border','tight','InitialMagnification','fit');

%%二値化画像のクリーンナップ(周囲の白を除去)
cc1=bwconncomp(kaki_th);
main1=regionprops(cc1,'Area');
A=[main1. Area];
[~,biggest]=max(A);
kaki_th(labelmatrix(cc1)~=biggest)=0;  %最大の塊となっている1の要素以外の1の要素を0にする
figure(6)
imshow(kaki_th,'Border','tight','InitialMagnification','fit');

%%牡蠣の二値化画像の外周に色付け
BW=imbinarize(I);
%%Detec boundarries
B=bwboundaries(kaki_th,'noholes');

figure(7)
imshow(BW)
hold on

for kk=1:numel(B)
    %%'c'で色を固定
    plot(B{kk}(:,2),B{kk}(:,1),'c','LineWidth',2)
end

[Kenta]

box_dark.jpgを添付していただけますか？

[Nagae Ryoya]

Answer 1

[Kenta]

BW = kaki_thとして、進めれば実行できました。

以下のような図が最終的に作られました。これでいかがでしょうか。

%%画像入力
kaki_img=imread('box_dark.jpeg');  %画像読み込み
%kakiimg=imcrop(kakiimg)
figure(2)
imshow(kaki_img,'Border','tight','InitialMagnification','fit');
%%画像全体のセグメンテーション
kaki_red=kaki_img(:,:,1);  %画像のセグメンテーション(赤要素検出)
figure(3)
imshow(kaki_red,'Border','tight','InitialMagnification','fit');
%%画像の二値化
kaki_th=kaki_red>180;
figure(4)
imshow(kaki_th,'Border','tight','InitialMagnification','fit');
%%二値化画像の穴埋め
kaki_th=imfill(kaki_th,'holes');
figure(5)
imshow(kaki_th,'Border','tight','InitialMagnification','fit');
%%二値化画像のクリーンナップ(周囲の白を除去)
cc1=bwconncomp(kaki_th);
main1=regionprops(cc1,'Area');
A=[main1. Area];
[~,biggest]=max(A);
kaki_th(labelmatrix(cc1)~=biggest)=0;  %最大の塊となっている1の要素以外の1の要素を0にする
figure(6)
imshow(kaki_th,'Border','tight','InitialMagnification','fit');
%%牡蠣の二値化画像の外周に色付け
% BW=imbinarize(I);
BW = kaki_th;
%%Detec boundarries
B=bwboundaries(kaki_th,'noholes');
figure(7)
imshow(BW)
hold on
for kk=1:numel(B)
    %%'c'で色を固定
    plot(B{kk}(:,2),B{kk}(:,1),'c','LineWidth',2)
end
title(sprintf('boundary length is %d',size(B{1},1)))

[Nagae Ryoya]

この画像で、描かれている水色のラインの長さを測ることは可能ですか？？

[Kenta]

タイトルに、boundary lengthとして表示しています

[Akira Agata]

Just FYIですが、「%%二値化画像のクリーンナップ(周囲の白を除去)」のセクションは bwareafilt 関数を使って下記のように簡単に書くことができます。

%%二値化画像のクリーンナップ(周囲の白を除去)
kaki_th = bwareafilt(kaki_th,1); % 面積が最大の領域 ("1" のピクセル群) のみを残す

[Kenta]

Akira Agataさま、教えていただきありがとうございます。確かに、bwareafilt関数を使うほうが便利ですね。以下のように訂正しました。

Nagae Ryoyaさま、周長の算出方法を変更しました。こちらのほうがより正確かと思います。

詳しくはコードのほうをご確認お願い致します。最後から２行のところです。

%%画像入力
kaki_img=imread('box_dark.jpeg');  %画像読み込み
%kakiimg=imcrop(kakiimg)
figure(2)
imshow(kaki_img,'Border','tight','InitialMagnification','fit');
%%画像全体のセグメンテーション
kaki_red=kaki_img(:,:,1);  %画像のセグメンテーション(赤要素検出)
figure(3)
imshow(kaki_red,'Border','tight','InitialMagnification','fit');
%%画像の二値化
kaki_th=kaki_red>180;
figure(4)
imshow(kaki_th,'Border','tight','InitialMagnification','fit');
%%二値化画像の穴埋め
kaki_th=imfill(kaki_th,'holes');
figure(5)
imshow(kaki_th,'Border','tight','InitialMagnification','fit');
%%二値化画像のクリーンナップ(周囲の白を除去)
kaki_th = bwareafilt(kaki_th,1); % 面積が最大の領域 ("1" のピクセル群) のみを残す
figure(6)
imshow(kaki_th,'Border','tight','InitialMagnification','fit');
%%牡蠣の二値化画像の外周に色付け
% BW=imbinarize(I);
BW = kaki_th;
%%Detec boundarries
B=bwboundaries(kaki_th,'noholes');
figure(7)
imshow(BW)
hold on
for kk=1:numel(B)
    %%'c'で色を固定
    plot(B{kk}(:,2),B{kk}(:,1),'r','LineWidth',10)
end

stats = regionprops('table',BW,'Perimeter');
title(sprintf('boundary length is %d',stats.Perimeter))

[Nagae Ryoya]

ありがとうございます。 教えていただいたプログラムでエラーもなくスムーズに動作しました。

statsについてですが、2725.3という値が算出されますが、実際の大きさとは異なっています。

リアルなサイズの値にすることは可能でしょうか？？

[Kenta]

これは、ピクセルの数で距離を出してます。そのため、１ピクセルあたりの距離で

スケーリングすればおおよそ近い値になると思います。

[Nagae Ryoya]

スケーリングについて、やり方などあれば、教えていただきたいです。

[Kenta]

スケーリングは、撮影する対象の横に、リファレンスといって、何か長さが既知のものを置いておくのが一般的と思います。例えば、画像の横に、一辺１０ｃｍの紙をおいておき、それが今回の画像では何ピクセル分に相当するのかを見て、その比率で比例計算をすれば計算できます。ただ、今回の画像だとその基準となるマークも見つけにくそうですね。

今回は、うまくコードが走ったということで話を落ち着け、再度、上のことに取り組んでいただくのはいかがでしょうか。もしわからなそうなら、また今度聞いてもらえればと思います。