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循环神经网络

matlab regionprops区域属性信息

發(fā)布時間:2023/12/2 循环神经网络 67 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 matlab regionprops区域属性信息 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

stats?=?regionprops(L,properties)

返回的stats為一個結(jié)構(gòu)體struct

測量標注矩陣L中每一個標注區(qū)域的一系列屬性。L中不同的正整數(shù)元素對應(yīng)不同的區(qū)域,例如:L中等于整數(shù)1的元素對應(yīng)區(qū)域1L中等于整數(shù)2的元素對應(yīng)區(qū)域2;以此類推。返回值STATS是一個長度為max(L(:))的結(jié)構(gòu)數(shù)組,結(jié)構(gòu)數(shù)組的相應(yīng)域定義了每一個區(qū)域相應(yīng)屬性下的度量。properties?可以是由逗號分割的字符串列表、飽含字符串的單元數(shù)組、單個字符串?'all'?或者?'basic'。如果?properties?等于字符串?'all',則所有下述字串列表中的度量數(shù)據(jù)都將被計算,如果?properties?沒有指定或者等于?'basic',則屬性:?'Area',?'Centroid',??'BoundingBox'?將被計算。下面的列表就是所有有效的屬性字符串,它們大小寫敏感并且可以縮寫。

?

Regionprops的所有屬性

'Area' 圖像各個區(qū)域中像素總個數(shù)
'BoundingBox' 包含相應(yīng)區(qū)域的最小矩形
'Centroid' 每個區(qū)域的質(zhì)心(重心)
'MajorAxisLength' 與區(qū)域具有相同標準二階中心矩的橢圓的長軸長度(像素意義下)
'MinorAxisLength' 與區(qū)域具有相同標準二階中心矩的橢圓的短軸長度(像素意義下)
'Eccentricity' 與區(qū)域具有相同標準二階中心矩的橢圓的離心率(可作為特征)
'Orientation' 與區(qū)域具有相同標準二階中心矩的橢圓的長軸與x軸的交角(度)
'Image' 與某區(qū)域具有相同大小的邏輯矩陣
'FilledImage' 與某區(qū)域具有相同大小的填充邏輯矩陣
'FilledArea' 填充區(qū)域圖像中的on像素個數(shù)
'ConvexHull' 包含某區(qū)域的最小凸多邊形
'ConvexImage' 畫出上述區(qū)域最小凸多邊形
'ConvexArea' 填充區(qū)域凸多邊形圖像中的on像素個數(shù)
'EulerNumber' 幾何拓撲中的一個拓撲不變量——歐拉數(shù)
'Extrema' 八方向區(qū)域極值點
'EquivDiameter' 與區(qū)域具有相同面積的圓的直徑
'Solidity' 同時在區(qū)域和其最小凸多邊形中的像素比例
'Extent' 同時在區(qū)域和其最小邊界矩形中的像素比例
'PixelIdxList' 存儲區(qū)域像素的索引下標
'PixelList' 存儲上述索引對應(yīng)的像素坐標

?

?

?

?

?

?

?

示例:

clear all; clc; close all;

img = imread('4.jpg');

if ndims(img)==3

??? img = rgb2gray(img);

end

img_bw = im2bw(img);

[L, num] = bwlabel(img_bw);

stats_area = regionprops(L,'Area');

stats_centroid = regionprops(L,'Centroid');

?

% 返回標記為1區(qū)域的面積

stats_area(1).Area

?

% 返回標記為1區(qū)域的質(zhì)心坐標

stats_centroid(1).Centroid

% 返回標記為1區(qū)域的質(zhì)心坐標(x,y)

x=stats_centroid(1).Centroid(1)

y=stats_centroid(1).Centroid(2)

?

?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matlab regionprops区域属性信息的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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