检测组

Question

使用bwconncomp和regionprops检测我的图片中连接域的数量和位置。我现在想要弄清楚对象填充的空间（凸域的大小）。

如果所有对象均匀分布或属于一个大组，这不是问题，因为我可以使用convhull来计算区域。 问题是现在如果我有几个组，那么我想要几个凸区 - 每组一个，组的数量预先未知。

例如参见：http://jasonyianakis.co.nz/wp-content/uploads/2012/08/different-people-groups.jpg

请注意，这只是我感兴趣的分组，作为单个元素的检测已经在运行。

Answer 1

您可以在regionprops

中使用'ConvexArea'媒体资源

例如

img = imread('http://jasonyianakis.co.nz/wp-ontent/uploads/2012/08/different-people-groups.jpg');
img = im2double(img); %// convert to double
bw = max(bsxfun(@rdivide,img,sum(img,3)),[], 3 )>.4; %// get a binary mask

生成的二元掩码：

标记每个组件，并获取'ConvexArea'：

lb = bwlabel(bw);
st = regionprops(lb,'ConvexArea');
cxArea = [st.ConvexArea];

丢弃太小的区域

cxArea( cxArea < 100 ) = [];

现在你有了组件的凸面区域：

cxArea =
  474813     2054497      451879

Answer 2

尝试使用Matlab的kmeans函数。此功能用于将数据划分为多个群集。此外，高斯混合模型经常用于您的目的（它们给出了最好的结果）。网上有很多关于它们的信息，并且在Matlab中实现了几个函数。

PS：确定集群数是一项非常艰巨的任务。 clusterdata和类似的功能可以为你做，但这并不意味着它将是最好的结果。通常会尝试几个不同数量的组，看看哪个最适合， Gaussians 可以用它的权重来帮助。如果一个体重很轻，那么它的可能性就会大于它的重要性，并且可以被删除。