Matlab图像处理函数之regionprops

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于 2024-11-29 15:05:12 发布

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分类专栏： # Python学习文章标签： matlab 图像处理算法

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在Matlab中，regionprops函数是一个非常强大的工具，用于测量和分析图像区域（特别是二值图像或标签矩阵中的连通区域）的各种属性。这个函数是Image Processing Toolbox的一部分，提供了丰富的度量，可以帮助用户理解和描述图像中的对象。

一、函数用法

基本的函数用法如下：

stats = regionprops(L, properties)

L 是一个标签矩阵（label matrix），其中不同的正整数代表不同的连通区域。
properties 是一个字符串数组或单个字符串，指定要计算的属性。如果设置为 'all'，则计算所有支持的属性。

二、常用属性

以下是一些常用的属性，但请注意，Matlab版本的不同可能会引入新的属性或弃用旧的属性：

'Area'：区域的面积（以像素为单位）。
'Centroid'：区域的质心（几何中心）。
'BoundingBox'：围绕区域的最小矩形框。
'Orientation'：区域的主轴方向（以度为单位）。
'MajorAxisLength' 和 'MinorAxisLength'：区域的主轴和次轴长度。
'Eccentricity'：区域的离心率（介于0和1之间，圆形为0，越来越细长的形状接近1）。
'Perimeter'：区域的周长。
'PixelIdxList'：组成区域的像素索引。
'PixelList'：与 'PixelIdxList' 类似，但返回的是像素坐标（在新版本中可能已被弃用）。
'ConvexHull'：区域的凸包。
'ConvexArea'：凸包的面积。
'EulerNumber'：区域的欧拉数（对象数量减去洞的数量）。

三、示例

在Matlab中，regionprops函数是用于测量图像区域属性的强大工具。以下是一个具体的示例，演示如何使用regionprops函数来分析二值图像中的连通区域属性。

假设我们有一个二值图像，其中白色像素（值为1）代表前景对象，黑色像素（值为0）代表背景。我们的目标是计算并显示每个前景对象的面积、质心和边界框。

首先，我们需要确保已经安装了Image Processing Toolbox，因为regionprops是该工具箱的一部分。

以下是示例代码：

% 读取二值图像（确保图像已经是二值的，如果不是，请先使用imbinarize进行二值化）
bw = imread('binary_image.png'); % 替换为你的二值图像文件名

% 如果图像不是二值的，可以使用imbinarize进行二值化（这里假设图像已经是二值的）
% bw = imbinarize(rgb2gray(imread('your_image.png'))); % 对于彩色图像，先转换为灰度再二值化

% 使用bwlabel函数标记连通区域，得到标签矩阵L
L = bwlabel(bw);

% 使用regionprops函数计算区域属性
stats = regionprops(L, 'Area', 'Centroid', 'BoundingBox');

% 显示结果
fprintf('Number of regions: %d\n', size(stats, 1));
for k = 1:size(stats, 1)
    fprintf('Region %d:\n', k);
    fprintf('  Area: %d pixels\n', stats(k).Area);
    fprintf('  Centroid: (%.2f, %.2f)\n', stats(k).Centroid);
    fprintf('  BoundingBox: [%d %d %d %d]\n', stats(k).BoundingBox);
end

% 可视化结果（可选）
figure; imshow(bw); hold on;
for k = 1:size(stats, 1)
    % 绘制边界框
    rectangle('Position', stats(k).BoundingBox, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
    % 绘制质心（以绿色星号标记）
    plot(stats(k).Centroid(1), stats(k).Centroid(2), 'g*', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
end
title('Detected Regions with Bounding Boxes and Centroids');
hold off;

在这个示例中：