ComponentMeasurements

ComponentMeasurements[m, "prop"]
对包含相同元素的标签矩阵 m 的每个分量,计算属性 prop 的值.

ComponentMeasurements[image, "prop"]
使用 image 中非零像素的连通度来计算标签矩阵.

ComponentMeasurements[{m, image}, "prop"]
使用 image 的像素值来计算属性 prop.

ComponentMeasurements[..., "prop", crit]
只返回满足标准 crit 的测量值.

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  • ComponentMeasurements[m, "prop"] 返回形如 的表达式,其中 是对分割区域 i 计算得到的 值.
  • ComponentMeasurements[m, {"prop1", "prop2", ...}] 计算多个属性.
  • ComponentMeasurements[m, "Properties"] 将所有可用属性名称作为字符串列表给出.
  • ComponentMeasurements 默认情况下,将给定像素周围的所有八个像素视为相邻像素.
  • 选项设置 CornerNeighbors->False 只将坐标方向上的四个像素视为相邻像素.
  • 在设置 "BorderComponents"->False 下,ComponentMeasurements 忽略与边界相连通的分量.
  • 在标准图像坐标系统中获取坐标、面积和长度度量,其中坐标 对应于左下角,width,而 height.
  • 对于任意标签矩阵,可以计算下列属性:
  • 面积度量:
  • "Count"元素数目
    "Area"近似面积,其中每个像素区域以相邻的配置为权值
    "FilledCount"在对孔进行填充后的元素数目
    "EquivalentDiskRadius"具有相同面积的圆盘半径
    "AreaRadiusCoverage"在相等的圆盘半径中的像素的百分比
  • 周长属性:
  • "PerimeterCount"边缘上的元素数目
    "PerimeterLength"周边像素的总长度
    "OuterPerimeterCount"与该分量相邻的元素数目
    "PolygonalLength"由周边元素的中心形成的多边形的总长度
    "MaxPerimeterDistance"内部元素到周边的最大距离
    "AuthalicRadius"具有相同的多边形周长的环的半径
  • 质心属性:
  • "Centroid"质量坐标的中心
    "Medoid"与质心最接近的元素坐标
    "MeanCentroidDistance"所有元素与质心的平均距离
    "MaxCentroidDistance"所有元素与质心的最大距离
    "MinCentroidDistance"所有元素与质心的最小距离
  • 有向最佳拟合椭圆的参数:
  • "Length"最佳拟合椭圆的最大轴
    "Width"最佳拟合椭圆的最小轴
    "SemiAxes"最佳拟合椭圆的半轴长度
    "Orientation"最大轴和水平轴之间的角度
    "Elongation"延伸率,根据 计算
    "Eccentricity"最佳拟合椭圆的离心率
  • 形状度量:
  • "Circularity"相等的圆盘周长和周长的比
    "FilledCircularity"在对孔进行填充后的圆度
    "Rectangularity"在最小边界盒内的像素的百分比
  • 边界盒属性:
  • "BoundingBox"以轴为方向并且以 形式表示的边界盒
    "BoundingBoxArea"由边界盒包围的区域
    "MinimalBoundingBox"由四个角顶点定义的最小可能有向边界盒
  • 边界圆盘属性:
  • "BoundingDiskCenter"边界圆盘中心坐标
    "BoundingDiskRadius"边界圆盘半径
    "BoundingDiskCoverage"边界圆盘区域被分量区域覆盖的覆盖率
  • 凸包属性:
  • "ConvexCount"凸包中包含的元素数目
    "ConvexVertices"凸包的角元素
    "ConvexArea"凸包多边形面积
    "ConvexPerimeterLength"凸包多边形长度
    "ConvexCoverage"元素在凸包中的百分比
  • "CaliperLength"凸包的最大直径(Feret 直径)
    "CaliperWidth"凸包的最小直径
    "MeanCaliperDiameter"所有可能的卡尺直径的均值
    "CaliperElongation"
  • 相邻属性:
  • "Neighbors"直径邻元素,以标签集合形式给出
    "NeighborCount"直径邻元素数目
    "ExteriorNeighbors"外部邻元素的标签
    "ExteriorNeighborCount"外部邻元素的数目
    "InteriorNeighbors"内部邻元素的标签
    "InteriorNeighborCount"内部邻元素的数目
    "AdjacentBorders"相邻图像边界的列表
    "AdjacentBorderCount"相邻图像边界的数目
  • 基本拓扑属性:
  • "Fragmentation"连通分量的数目减一
    "Holes"在每个分量中的孔数目
    "Complexity"分量和孔的总数减一
    "EulerNumber"分量的数目减去孔的数目
  • 拓扑关系属性:
  • "EmbeddedComponents"嵌入式分量,以标签列表形式给出
    "EmbeddedComponentCount"嵌入式分量的数目
    "EnclosingComponents"包围的分量,以标签列表形式给出
    "EnclosingComponentCount"包围分量的数目(嵌入式层级)
  • 普通属性:
  • "Label"分量标签
    "Mask"作为一个数组给出的二值模板(mask)
  • 如果原始图像以形式 ComponentMeasurements[{labelmatrix, image}, ...]给出,可以计算像素值度量.
  • 对于类型为 的图像,ComponentMeasurements 总是对数组进行正则化处理,使之位于 0 和 1 之间.
  • 我们有下列可用的属性:
  • 基本像素值度量:
  • "Data"以通道向量的展平列表给出的图像数据
    "IntensityData"图像亮度值的列表
  • 基本直方图属性,在每个分量中对每个通道分别测量:
  • "Min"最小值
    "Max"最大值
    "Mean"平均值
    "Median"中位值
    "StandardDeviation"标准差
    "Total"所有值的总和
  • 基本图像亮度属性:
  • "MinIntensity"最小亮度
    "MaxIntensity"最大亮度
    "MeanIntensity"平均亮度
    "MedianIntensity"中位数亮度
    "StandardDeviationIntensity"亮度分布的标准差
    "TotalIntensity"总体亮度
  • 空间亮度度量:
  • "Skew"在亮度分布上不对称
    "IntensityCentroid"以亮度为权重的质心坐标
  • 统计度量:
  • "Entropy"数据熵(基为 E
    "Energy"数据熵
  • 分量独立全局属性:
  • "LabelCount"标签总数
    "Dimensions"整体输入的维度
版本 8 的新功能
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