例: 形状特徴
shape_features関数と
concomp関数を使用して、画像の形状関連の特徴を計算し、ピクセルの連結成分のラベリングを実行します。
shape_features は、入力画像の重心や空間分散/空間モーメントなどの特徴の計算に便利です。この関数を画像モルフォロジーや連結成分のラベリング手法とともに使用することで、画像内のオブジェクトを区分けします。この関数によって返される行列の行は画像内の成分ラベルに対応し、列は計算された特徴に対応しています。各特徴に対応する列については、「形状特徴」を参照してください。
concomp は、行列 M のグレースケール値 fg のピクセルの連結成分のラベリングを実行します。
この例の使用方法については、
画像処理の例についてを参照してください。
1. 画像を読み込みます。
(part.gif)
2. 構造要素の行列 (上下左右の 4 つの近傍) とその行/列の座標値を定義します。
3. 2 値化してから、モルフォロジー関数を使用して単純化することで、画像を単純な連結成分画像にします。
侵食では、画像内の明るいオブジェクト間の距離がさらに広がります。膨張では、明るいオブジェクトが拡大したり、ばらばらになった画像が再構築されます。侵食または膨張する輝度のしきい値は 1 に設定されています。
4. 8 連結の近傍を使用して、単純化した画像に連結成分のラベリング関数を適用します。
5. 単純化した画像と成分連結画像を比較します。
(part_clean.bmp) | (part_color.bmp) |
成分連結画像は、5 種類の連結成分をはっきりと区別するため、偽色で表示されています。
6. 成分連結画像に shape_features 関数を適用します。
5 行 (連結成分ごとに 1 行) 51 列 (特徴ごとに 1 列) の出力行列が返ります。成分のいくつかの特徴を抜き出して調べます。
7. 重心の X 座標と Y 座標を調べます。
8. X 方向と Y 方向の空間分散を調べます。
9. 面積を調べます。
10. 不変モーメント 1 を調べます。
shape_features 関数では、ほかの関数の配列の最初の添字を指定する組み込み変数 ORIGIN は使用されません。
