• Matlab 连通分量处理， 二维和三维 (Matlab, Connected Component Process, 2D&3D)The code for your reference, which is used to remove the minor components:function Connect_Elimi = Connection_Judge_3D...

Matlab 连通分量处理， 二维和三维 (Matlab, Connected Component Process, 2D&3D)
The code for your reference, which is used to remove the minor components:
function Connect_Elimi = Connection_Judge_3D(Binary_Img, reject_T)
Connect_Elimi = Binary_Img;
% find components
CC = bwconncomp(Binary_Img);
% component number
C_number = CC.NumObjects;
% pixel number
numPixels = cellfun(@numel, CC.PixelIdxList);
totalPixels_N = sum(numPixels);
% remove minor components
for k = 1:C_number
cPixel_N = length( CC.PixelIdxList{k} );
ratio = cPixel_N / totalPixels_N;
if ratio < reject_T
Connect_Elimi(CC.PixelIdxList{k}) = 0;
end
end


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• Matlab中有bwlabel\bwboundaries两个连通分量标记函数 bwlabel（二维0-1） 作用：Label connected components in 2-D binary image 语法 L = bwlabel(BW) L = bwlabel(BW,conn) [L,n] = bwlabel(___) 说明 L...
Matlab中有bwlabel\bwboundaries两个连通分量标记函数
bwlabel（二维0-1）
作用：Label connected components in 2-D binary image
语法 L = bwlabel(BW) L = bwlabel(BW,conn) [L,n] = bwlabel(___)
说明
L = bwlabel(BW)返回标签矩阵L，其中包含BW中找到的8个连接对象的标签。 L = bwlabel(BW,conn)返回一个标签矩阵，其中conn指定连接，4或者8。 [L,n] = bwlabel()也返回n，即BW中找到的连接对象的数量。
对于bwlabel来说，其作用大致如下

bwlabeln（多维）
作用 Label connected components in binary image
语法 L = bwlabeln(BW) L = bwlabeln(BW,conn) [L,n] = bwlabeln(___)
说明
L = bwlabeln(BW) returns a label matrix, L, containing labels for the connected components in BW.
L = bwlabeln(BW,conn) returns a label matrix, where conn specifies the connectivity.
[L,n] = bwlabeln(___) also returns n, the number of connected objects found in BW.

bwboundaries
意译为：跟踪二进制图像中的区域边界
语法 B = bwboundaries(BW) B = bwboundaries(BW,conn) B = bwboundaries(BW,conn,options) [B,L]= bwboundaries(___) [B,L,n,A] = bwboundaries(___)
BW — Input binary image conn — Pixel connectivity ,8 (default) | 4 options — Determine whether to search for both parent and child boundaries,‘holes’ (default) | ‘noholes’ B — Row and column coordinates of boundary pixels(边界像素的行坐标和列坐标) L — Label matrix n — Number of objects found A — Parent-child dependencies between boundaries and holes(square, sparse, logical matrix.正方形，稀疏，逻辑矩阵) 说明 B = bwboundary (BW)在二值图像BW中，追踪物体的外部边界，以及物体内部的孔边界。bwboundary也向下延伸到最外层的对象(父对象)并跟踪其子对象(父对象完全包围的对象)。返回边界像素位置的单元格数组B。 B = bwboundary (BW,conn)跟踪对象的外部边界，其中conn指定在跟踪父和子边界时使用的连接。 B = bwboundary (BW,conn,options)跟踪对象的外部边界，其中的选项要么是“hole”，要么是“noholes”，指定是否希望包含其他对象内部的hole边界。 [B,L]= bwboundaries()返回一个标签矩阵L，其中标记了对象和孔。 [B,L,n,A] = bwboundaries()(_)返回找到的对象数量n和邻接矩阵A。
例子
//在图像上覆盖区域边界

//Convert grayscale image to binary image using local adaptive thresholding.
BW = imbinarize(I);

//Calculate boundaries of regions in image and overlay the boundaries on the image.
[B,L] = bwboundaries(BW,'noholes');

imshow(label2rgb(L, @jet, [.5 .5 .5]))
hold on
for k = 1:length(B)
boundary = B{k};
plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'w', 'LineWidth', 2)
end


//在图像上覆盖区域边界，并用区域号标注

//Calculate boundaries of regions in the image.

[B,L,N,A] = bwboundaries(BW);

//Display the image with the boundaries overlaid.
//Add the region number next to every boundary (based on the label matrix). Use the zoom tool to read individual labels.

imshow(BW); hold on;
colors=['b' 'g' 'r' 'c' 'm' 'y'];
for k=1:length(B),
boundary = B{k};
cidx = mod(k,length(colors))+1;
plot(boundary(:,2), boundary(:,1),...
colors(cidx),'LineWidth',2);

%randomize text position for better visibility
rndRow = ceil(length(boundary)/(mod(rand*k,7)+1));
col = boundary(rndRow,2); row = boundary(rndRow,1);
h = text(col+1, row-1, num2str(L(row,col)));
set(h,'Color',colors(cidx),'FontSize',14,'FontWeight','bold');
end


//以红色显示对象边界，以绿色显示孔边界

//Calculate boundaries.

[B,L,N] = bwboundaries(BW);
//Display object boundaries in red and hole boundaries in green.

imshow(BW); hold on;
for k=1:length(B),
boundary = B{k};
if(k > N)
plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'g','LineWidth',2);
else
plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'r','LineWidth',2);
end

好用的网站：https://ww2.mathworks.cn/help/images/ref/bwboundaries.html?s_tid=doc_ta 比买书有用多了，我买过一本matlab完全自学一本通，其实还不如这个网站来得直接。 openCV上也有这样得功能函数。
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• %显示最大连通区域， [~, max_id] = max(areas); max_rect = rects(max_id, :); % show the largest connected region % figure(2), % imshow(bw_img); % rectangle('position', max_rect, 'EdgeColor', 'r'); bw...
src_img_name = 'haixing.png';

% get binary image
gray_img = rgb2gray(img);
T = graythresh(gray_img);
bw_img = imbinarize(gray_img, T);

% find the largest connected region
img_reg = regionprops(bw_img,  'area', 'boundingbox');
areas = [img_reg.Area];
rects = cat(1,  img_reg.BoundingBox);

figure(1),
imshow(bw_img);
for i = 1:size(rects, 1)
rectangle('position', rects(i, :), 'EdgeColor', 'r');
end

%显示最大连通区域，
[~, max_id] = max(areas);
max_rect = rects(max_id, :);

% show the largest connected region
% figure(2),
% imshow(bw_img);
% rectangle('position', max_rect, 'EdgeColor', 'r');

bw_img2 = bwareaopen(bw_img,P);  %删除二值图像BW中面积小于P的对象，默认情况下conn使用8邻域
figure;
imshow(bw_img2);


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FindConnectedPoint函数如下：
%保存边界坐标对象
Obj=[];
%以p为中心点，从边界图中取出3*3大小的块区域
Obj=p;
%将图像中的p点置零
%将块区域中的p点置零
Block(n_l+1,n_l+1)=0;
A=cell(1,3);
%将p点从下标矩阵中删除
for j=1:size(ind,1)
if ind(j,:)==p
ind(j,:)=[];
break;
end
end
%寻找块区域中为1的点的下标
[rows,cols]=find(Block==1);
ind_sub=cat(2,rows,cols);
if ~isempty(ind_sub)
%确定块中数值为1的点的坐标
for i=1:size(ind_sub,1)
p_next=[];
if ind_sub(i,1)<=n_l+1
p_next(1,1)=p(1,1)-abs(n_l+1-ind_sub(i,1));
if ind_sub(i,2)<=n_l+1
p_next(1,2)=p(1,2)-abs(n_l+1-ind_sub(i,2));
else
p_next(1,2)=p(1,2)+abs(n_l+1-ind_sub(i,2));
end
else
p_next(1,1)=p(1,1)+abs(n_l+1-ind_sub(i,1));
if ind_sub(i,2)<=n_l+1
p_next(1,2)=p(1,2)-abs(n_l+1-ind_sub(i,2));
else
p_next(1,2)=p(1,2)+abs(n_l+1-ind_sub(i,2));
end
end
Obj=cat(1,A{1,1},Obj);
end
%更新下标矩阵
ind=A{1,2};
end
end
%返回结果
end
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千次阅读 2017-02-28 22:34:53
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