是否有针对图像内部区域的规律性检测工具？

Question

我正在图像中的某些区域上使用MATLAB。我正处于这样一个阶段，我希望能够将区域表现出某种规律性（例如，圆形或方形）区域，这些区域与任何已知图形不相似，并且对于我的应用而言仅仅是噪音。我将使用描述性MS Paint图像来说明这一点：

是否有任何工具大部分时间（或者甚至更少，我知道这不可能是100/100）会将红色的东西识别为不同

我会在一张图片中处理很多形状，所以我不介意我沿途携带一些红色怪物，只要它们中的大多数被踢掉。当然我知道这些区域的索引，所以我可以在MATLAB中操作它们。

许多算法都浮现在脑海中，例如，获取边界并检查其规律性/它改变曲率的次数/ ......，检查不同列的垂直长度变化（线性特征几乎为0，真的红色的东西很高，... ...

但是我希望从那里的工具中得到一些帮助。如果这个工具不能涵盖所有情况都没关系（例如，会踢出圈子），我已经非常广泛地获得了你们的最大输入数量 - 任何工具都会鼓舞人心并且很有帮助（以及然而，我们不能指望对更深层次的问题有一个完美的答案 - 识别常规形状 - 这看起来更像是AI研究领域。我也认为，虽然广泛，但这完全是非主观的，所以应该适合SO。谢谢。

旁注1 ：我主要处理像右上角那样细长的扩展功能，所以圈子并不相关。

旁注2 ：为了100％清晰，我需要一些东西（无论是已经存在的工具，还是你指出的一些想法）作用于形状的指数，行 - 列的术语到原始图像，或在形状本身的边界上。

附注3 ：除了工具/建议/想法之外，欢迎您写下一些代码行;）我将这些区域作为连接组件来自bwconncomp。

Answer 1

我最近必须解决一个类似的问题，包括计算图像中blob的缩进数量（基本上是bwconncomp返回的连接组件）。我使用的方法是查看通过FFT计算的沿边界的曲率变化。在您的情况下，红色斑点会有大量的曲率变化，而黑色区域则不会。这是一个非常简单的计算，而且速度相对较快。代码在github上：

https://github.com/mjsottile/blobdents

感兴趣的文件是src / countindents.m。该方法的简短描述如下：

http://arxiv.org/abs/1501.07692

Answer 2

@Mikhail在评论中提出了更轻松的道路。 我发现regionprops有一个非常有用的工具Solidity。引用文档，

  

返回一个标量，指定凸包中的像素在该区域中的比例。计算为Area / ConvexArea。

凸壳被定义为可以包含该区域的最小凸多边形。因此Solidity如果形状是规则的并且没有凸起变化则会上升到1;我的红色形状下降到0，在它自己和凸多边形之间留下空间。

当然它永远不会达到0，最低值应属于一种 + 形符号。