(整理)MATLAB 标注连通域.
matlab 连通域 圆形度
MATLAB中的连通域分析和圆形度计算连通域分析和圆形度计算是图像处理中常用的方法，用于分析图像中的对象形状和结构。
在MATLAB中，我们可以利用一些内置的函数和工具进行连通域分析和圆形度计算。
本文将介绍如何使用MATLAB进行连通域分析和圆形度计算，并探讨其在图像处理中的应用。
一、连通域分析1.1 什么是连通域？连通域是指图像中具有相同像素值且彼此相连的像素集合。
在图像处理中，连通域分析可以用于识别和分割出图像中的不同对象或区域。
1.2 MATLAB中的连通域分析在MATLAB中，我们可以使用bwlabel函数来进行连通域分析。
该函数可以将输入的二值图像中的连通域进行标记，并返回标记后的图像和连通域的数量。
1.3 连通域分析的应用连通域分析常被应用于目标检测、图像分割和形状分析等领域。
通过连通域分析，我们可以识别和提取图像中的不同对象，进而对其进行进一步的分析和处理。
二、圆形度计算2.1 什么是圆形度？圆形度是指一个对象或区域与圆的相似程度，通常用于描述对象的整体形状。
圆形度的计算可以帮助我们评估和比较不同对象的形状特征。
2.2 MATLAB中的圆形度计算在MATLAB中，我们可以使用regionprops函数来计算图像中对象的圆形度。
该函数可以提取对象的各种形状特征，包括面积、周长、轮廓等，并通过这些特征来计算对象的圆形度。
2.3 圆形度计算的应用圆形度计算常被应用于医学影像分析、工程结构分析和生物形态学研究等领域。
通过计算对象的圆形度，我们可以量化其形状特征，并据此进行对象的分类、识别和比较。
三、MATLAB实例分析为了更直观地了解MATLAB中连通域分析和圆形度计算的应用，我们将结合一个实际的图像示例进行分析。
3.1 实验目的本实验旨在利用MATLAB对图像中的不同对象进行连通域分析和圆形度计算，并探讨其在图像处理中的应用。
3.2 实验步骤（1）读取图像并进行预处理；（2）利用bwlabel函数进行连通域分析，并显示标记后的图像；（3）利用regionprops函数计算对象的圆形度，并显示计算结果；（4）分析实验结果并进行讨论。
matlab计算连通域矩形度
matlab计算连通域矩形度Matlab是一种功能强大的数值计算和数据可视化软件，可以用于计算图像处理中的各种度量指标，包括连通域矩形度。
连通域矩形度是一种用于衡量图像中连通域形状的指标。
在图像处理中，连通域是指由具有相同灰度值或颜色的像素组成的区域。
连通域矩形度可以用来评估图像中连通域的形状是否更接近于矩形。
在Matlab中，我们可以使用区域props函数来计算连通域的属性，其中包括连通域的质心、面积、周长和边界框等。
通过计算连通域的矩形度，我们可以进一步分析图像中不同对象的形状特征。
下面是一个示例代码，演示了如何计算图像中连通域的矩形度： ```matlab% 读取图像img = imread('image.jpg');% 二值化处理bw = im2bw(img, graythresh(img));% 获取连通域cc = bwconncomp(bw);% 计算连通域属性props = regionprops(cc, 'Area', 'BoundingBox');% 计算连通域的矩形度rectangularity = zeros(cc.NumObjects, 1);for i = 1:cc.NumObjectsarea = props(i).Area;boundingBox = props(i).BoundingBox;rectangularity(i) = area / (boundingBox(3) * boundingBox(4));end% 统计连通域矩形度的均值和标准差meanRectangularity = mean(rectangularity);stdRectangularity = std(rectangularity);% 显示结果disp(['连通域矩形度均值：',num2str(meanRectangularity)]);disp(['连通域矩形度标准差：',num2str(stdRectangularity)]);```通过运行上述代码，我们可以得到图像中连通域矩形度的均值和标准差。
matlab练习程序（二值图像连通区域标记法，两步法）
matlab练习程序（⼆值图像连通区域标记法，两步法） 我⼏乎完全就是照着上的算法实现的，不过是⽤Matlab⽽已。
使⽤了两步法进⾏标记，⼀步法我还没怎么看。
两步法中第⼆步是⽐较⿇烦的，其中⽤到了不相交集合的⼀些理论，尤其是不相交集合森林，我这⾥的find_set函数就是参考《算法导论》311页的算法写的。
如果⽤c++写，也许需要⾃⼰构造数据结构。
好吧，下⾯是我理解的算法过程： 1.⾸先要确定是标记8邻域连通还是4邻域连通，如果是8邻域连通，就⽤的模板，如果是4邻域连通，就⽤的模板。
我这⾥⽤了是8连通。
2.⽤模板变量图像，类似卷积，不过不计算，只⽐较。
⽐较当前像素和邻域4个或2个像素，如果都不相等，那么标记号加⼀，并且把这个标记号赋值给另⼀个标记空间中相同位置的像素，因为不能破坏当前图像的像素。
如果有⼀个相等，那么就把这4个或2个像素中⾮背景像素中的最⼩值赋给另⼀个标记空间相同位置的像素，并且把这4个或2个像素同有相同当前位置像素值的集合取并集（ps:这个真的好难解释--!!）。
遍历完会得到标记图像和有标记号那么多个的标记集合。
3.遍历标记图像，按标记图像的像素值索引标记集合，找到标记集合中代表当前集合最⼩的值赋值给原图像当前位置的像素（ps:这⾥最好看《算法导论》或）。
还是看代码吧，运⾏⼀下更好： main.mclear all;close all;clc;img=imread('liantong.bmp');imgn=img>128;s=uint8(1-imgn);%{s=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0; %这个矩阵是维基百科中的矩阵0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0;0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0;0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0;0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0;0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0;0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];%}imshow(mat2gray(s));[m n]=size(s);tmp=zeros(m,n);label=1; %第⼀遍遍历时标记的标签数量for i=2:mfor j=2:n-1up_left=s(i-1,j-1); %原图像当前像素周围四个像素up=s(i-1,j);up_right=s(i-1,j+1);left=s(i,j-1);cur=s(i,j);if cur==1if cur~=up_left && cur~=up &&cur~=up_right &&cur~=left %当前和四周的都不⼀样，加新标签tmp(i,j)=label;link{label}=[];label=label+1;elset=sort([tmp(i,j-1) tmp(i-1,j-1) tmp(i-1,j) tmp(i-1,j+1)]); %标签图像当前像素周围四个像素并排序for k=1:4 %寻找周围四个像素⾮零的最⼩值赋值给标签图像if t(k)~=0tmp(i,j)=t(k);for w=k:4link{t(w)}=union(t(k:4),link{t(w)}); %设置不相交集合endbreak;endendendendendendfor i=1:mfor j=1:nif s(i,j) ~=0s(i,j)=find_set(link,tmp(i,j));endendendfigure,imshow(mat2gray(s)) find_set.mfunction re=find_set(p,i) %不相交集合寻找代表当前集合的最⼩值，详见《算法导论》第21章if min(p{i}) ~= ii=find_set(p,min(p{i}));endre=i;end下⾯是运⾏的结果：原图结果图效果还不错吧。
matlab 二维坐标数组求解连通区域-概述说明以及解释
matlab 二维坐标数组求解连通区域-概述说明以及解释1.引言概述部分的内容可以如下编写：1.1 概述在数字图像处理和计算机视觉领域中，连通区域是常见的概念，它代表了具有相同像素值或特定属性的像素的集合。
本文将主要介绍使用MATLAB对二维坐标数组进行连通区域的求解方法。
二维坐标数组是一种常见的数据结构，用于存储和表示二维平面上的图像、地理信息等。
连通区域的求解在许多应用中都具有重要意义。
例如，在图像处理中，我们经常需要对目标进行分割和提取，而连通区域的求解可以帮助我们实现这一目标。
此外，在计算机视觉领域，连通区域的应用也非常广泛，如对象识别、目标跟踪等。
在正文部分，我们将首先介绍二维坐标数组的定义和特点，包括如何表示和访问数组中的元素。
然后，我们将详细解释连通区域的概念和应用，以及常见的连通区域求解算法和技术。
最后，在结论部分，我们将总结本文所介绍的二维坐标数组求解连通区域的方法，并给出相关实验结果和分析。
通过本文的阅读，读者将能够了解和掌握使用MATLAB对二维坐标数组进行连通区域求解的方法和技巧，从而在实际应用中能够灵活运用和扩展相关算法。
希望本文能够对读者在数字图像处理和计算机视觉领域的学习和研究工作有所帮助。
文章结构部分可以根据文章的主要内容和逻辑，介绍文章的主要章节和各个章节的内容概要。
下面是1.2 文章结构部分的内容示例：1.2 文章结构本文将按照以下结构进行叙述：第二部分：正文本部分主要介绍了二维坐标数组的定义和特点，并深入探讨了连通区域的概念和应用。
首先，我们将对二维坐标数组进行详细的定义，并解释其在实际问题中的应用。
其次，我们将介绍连通区域的概念和特点，并展示其在图像处理、地理信息系统等领域的广泛应用。
第三部分：结论本部分将重点讨论二维坐标数组求解连通区域的方法，并对实验结果进行分析。
我们将介绍一种有效的算法，基于二维坐标数组的特点，实现连通区域的快速求解。
同时，我们将通过实验结果验证该算法的准确性和效率，并分析不同参数对算法性能的影响。
针对matlab四连通，和八连通的详解
针对matlab四连通，和八连通的详解功能：标注二进制图像中已连接的部分。
语法：L = bwlabel(BW,n) [L,num] = bwlabel(BW,n)其中BW为输入图像;N可取值为4或8表示连接四连通或八连通区域;NUM为找到的连通区域数目;L为输出图像矩阵,其元素值为整数,背景被标记为0,第一个连通区域被标记为1,第二个连通区域被标记为2,依此类推.所以你不明白的1,2,3即为第1,2,3个连通区域的标记网上给出的解释大部分是不完整的，官网的解释L = bwlabel(BW, n) returns a matrix L, of the same size as BW, containing labels for the connected objects in BW. The variable n can have a value of either 4 or 8, where 4 specifies 4-connected objects and 8 specifies 8-connected objects. If the argument is omitted, it defaults to 8.The elements of L are integer values greater than or equal to 0. The pixels labeled 0 are the background. The pixels labeled 1 make up one object; the pixels labeled 2 make up a second object; and so on.相信大家看了，都头晕的。
现在我给出列子，大家可以更加理解的：（1）：A=[0 1 1 0 1 0 10 1 1 0 0 0 10 1 1 0 1 0 1]; [L,M]=bwlabel(A,4);此时L=[0 1 1 0 2 0 40 1 1 0 0 0 40 1 1 0 3 0 4] , M=4(2):A=[0 1 1 0 0 0 10 1 1 0 0 0 10 1 1 0 0 0 1]; [L,M]=bwlabel(A,4);L=[0 1 1 0 0 0 20 1 1 0 0 0 20 1 1 0 0 0 2] M=2;(3):A=[0 1 1 0 0 0 10 1 1 0 0 0 10 1 1 0 1 0 1]; [L,M]=bwlabel(A,4);L=[0 1 1 0 0 0 30 1 1 0 0 0 30 1 1 0 2 0 3] M=3大家看我A中1的位置就应该明白什么意思了吧！！其实大家可以这样理解的：四连通区域是这样的： 11 0 11以上的0是中心像素点1所在的位置就是四连通区域。
MATLAB 标注连通域
matlab 标注连通域clear;clc;f=imread('c:\1.jpg');gray_level=graythresh(f);f=im2bw(f,gray_level);[l,n]=bwlabel(f,8)imshow(f)hold onfor k=1:n[r,c]=find(l==k);rbar=mean(r);cbar=mean(c);plot(cbar,rbar,'Marker','o','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','k','MarkerSize',10);plot(cbar,rbar,'Marker','*','MarkerEdgecolor','w');end主要概念：1.4连接 8连接0 1 01 p 1 ===> 4连接，p为当前像素点。
0 1 01 1 11 p 1 ====》8连接，p为当前像素点。
1 1 12.bwlabel()函数语法： [ L, num]=bwlabel(f,conn)其中f是一副二值图像，conn用来指定期望的连接（不是4就是8），默认为8，输出L称为标记矩阵，参数num给出所找到连接分量的总数。
3.find()函数该函数非常有用，会返回指定条件的索引值，在标记矩阵中的作用是返回对应对象的索引。
I = FIND(X) returns the linear indices corresponding tothe nonzero entries of the array X. X may be a logical expression.Use IND2SUB(SIZE(X),I) to calculate multiple subscripts fromthe linear indices I.find（bwlabel（bw）==2）表示的意思是连通域2中的数值所在向量的位置。
matlab 结构面 连通率
matlab 结构面连通率
MATLAB是一种用于数学计算、可视化和编程的高级技术计算语
言和交互式环境。
结构面连通率是指在图像处理领域中用来描述图
像结构的一个指标。
结构面连通率通常用于描述材料的孔隙结构或
者纹理的连通性。
在MATLAB中，我们可以使用图像处理工具箱中的
函数来计算结构面连通率。
首先，我们需要加载图像并将其转换为灰度图像。
然后，我们
可以使用MATLAB中的一些函数来计算结构面连通率。
这包括计算图
像的连通分量，计算孔隙的面积和计算结构面连通率的值。
我们还
可以使用MATLAB中的图像处理工具箱中的函数来对图像进行预处理，例如去噪、边缘检测等，以便更准确地计算结构面连通率。
另外，我们也可以使用MATLAB中的统计工具箱来对计算得到的
结构面连通率进行统计分析，例如计算平均连通率、方差等。
这有
助于我们更好地理解图像的结构特征。
除了使用MATLAB内置的函数和工具箱，我们还可以编写自定义
的算法来计算结构面连通率，这样可以更灵活地适应不同的应用场景。
总之，MATLAB提供了丰富的工具和函数来计算和分析图像的结构面连通率，通过合理的调用和组合这些工具，我们可以全面地理解图像的结构特征。
matlab 连通域 圆度
在MATLAB中，计算图像中的连通域并分析其圆度通常涉及到以下步骤：
1. 读取和预处理图像：
首先，你需要读取图像并进行必要的预处理，如二值化、去除噪声等。
matlab代码：
2. 检测连通域：
使用bwlabel函数可以检测图像中的连通域，并为每个连通域分配一个唯一的标签。
matlab代码：
3. 计算连通域的属性：
使用regionprops函数可以计算每个连通域的各种属性，包括面积、周长、质心坐标等。
matlab代码：
4. 计算圆度：
圆度通常是通过比较物体的面积与其周长平方的比值来计算的。
在这个公式中，完美的圆的圆度为1，而形状越偏离圆形，圆度越接近0。
matlab代码：
5. 可视化结果：
可以使用imshow函数显示原始图像，并使用hold on和plot函数绘制出每个连通域的边界以及标注其圆度。
matlab代码：
这段代码将会显示带有红色边框的连通域，并在每个区域的质心位置显示其圆度值。
请注意，以上代码是一个基本示例，你可能需要根据你的具体需求进行调整。
例如，你可能需要调整阈值、最小连通域大小、圆度的计算方法等。
同时，如果你的图像中包含多个通道或者需要进行更复杂的形状分析，可能需要进一步修改代码。
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matlab 标注连通域
clear;
clc;
f=imread('c:\1.jpg');
gray_level=graythresh(f);
f=im2bw(f,gray_level);
[l,n]=bwlabel(f,8)
imshow(f)
hold on
for k=1:n
[r,c]=find(l==k);
rbar=mean(r);
cbar=mean(c);
plot(cbar,rbar,'Marker','o','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','k','MarkerSize',10);
plot(cbar,rbar,'Marker','*','MarkerEdgecolor','w');
end
主要概念：
1.
2.4连接 8连接
0 1 0
1 p 1 ===> 4连接，p为当前像素点。
0 1 0
1 1 1
1 p 1 ====》8连接，p为当前像素点。
1 1 1
3.bwlabel()函数
语法： [ L, num]=bwlabel(f,conn)
其中f是一副二值图像，conn用来指定期望的连接（不是4就是8），默认为8，输出L称为标记矩阵，参数num给出所找到连接分量的总数。
4.find()函数
该函数非常有用，会返回指定条件的索引值，在标记矩阵中的作用是返回对应对象的索引。
I = FIND(X) returns the linear indices corresponding to
the nonzero entries of the array X. X may be a logical expression.
Use IND2SUB(SIZE(X),I) to calculate multiple subscripts from
the linear indices I.
find（bwlabel（bw）==2）表示的意思是连通域2中的数值所在向量的位置。
5.mean()函数
求数组平均值
matlab函数_连通区域
1、matlab函数bwareaopen——删除小面积对象
格式：BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)
作用：删除二值图像BW中面积小于P的对象，默认情况下使用8邻域。
算法：
(1)Determine the connected components.
L = bwlabeln(BW, conn);
(2)Compute the area of each component.
S = regionprops(L, 'Area');
(3)Remove small objects.
bw2 = ismember(L, find([S.Area] >= P));
2、matlab函数bwarea——计算对象面积
格式：total = bwarea(BW)
作用：估计二值图像中对象的面积。
注：该面积和二值图像中对象的像素数目不一定相等。
3、matlab函数imclearborder——边界对象抑制
格式：IM2 = imclearborder(IM,conn)
作用：抑制和图像边界相连的对象。
若IM是二值图，imclearborder将删除和图像边界相连的对象。
默认情况conn=8。
注：For grayscale images, imclearborder tends to reduce the overall intensity level in addition to suppressing border structures.
算法：
(1)Mask image is the input image.
(2)Marker image is zero everywhere except along the border, where it equals the mask image.
4、matlab函数bwboundaries——获取对象轮廓
格式：B = bwboundaries(BW,conn)（基本格式）
作用：获取二值图中对象的轮廓，和OpenCV中cvFindContours函数功能类似。
B是一个P×1的cell数组，P为对象个数，每个cell 是Q×2的矩阵，对应于对象轮廓像素的坐标。
5、matlab函数imregionalmin——获取极小值区域
格式：BW = imregionalmin(I,conn)
作用：寻找图像I的极小值区域（regional maxima），默认情况conn=8。
Regional minima are connected components of pixels with a constant intensity value, and whose external boundary pixels all have a higher value.
6、matlab函数bwulterode——距离变换的极大值
格式：BW2 = bwulterode(BW,method,conn)
作用：终极腐蚀。
寻找二值图像BW的距离变换图的区域极大值（regional maxima）。
用于距离变换的距离默认为euclidean，连通性为8邻域。
7、regionprops统计被标记的区域的面积分布，显示区域总数。
函数regionprops语法规则为：STATS = regonprops(L,properties)
该函数用来测量标注矩阵L中每一个标注区域的一系列属性。
L中不同的正整数元素对应不同的区域，例如：L中等于整数1的元素对应区域1；L中等于整数2的元素对应区域2；以此类推。
返回值STATS是一个长度为max(L()的结构数组，结构数组的相应域定义了每一个区域相应属性下的度量。
Properties可以是由逗号分割的字符串列表、包含字符串的单元数组、单个字符串'all'或者'basic'。
如果properties等于字符串'all'，则表4.1中的度量数据都将被计算；如果properties等于字符串'basic'，则属性：'Area'，'Centroid'和'BoundingBox'将被计算。
表1就是所有有效的属性字符串。