我正在开发一个MATLAB项目,用户将上传类似椭圆形物体的扫描图像,程序必须计算图像中每个物体的测量值(高度,宽度,面积等等)。 / p>
我开始使用阈值处理产生二进制图像(黑色背景和白色独立对象)。这是阈值处理后的BW图像:
之后,我使用regionprops
因为它返回了我需要的大部分测量值,并且它完美地工作。
问题是功能“识别/检测”对象的顺序不一致。我添加了一个代码来显示每个对象的数量,这样我就可以知道哪个对象被regionprops
视为第一个,哪一个是第二个..等等。
代码:
% read image
rgb=imread('bw');
s = regionprops(bw,'Area', 'BoundingBox', 'Eccentricity', 'MajorAxisLength', 'MinorAxisLength', 'Orientation', 'Perimeter','Centroid');
% show the number of each object
imshow(bw)
hold on;
for k = 1:numel(s)
c = s(k).Centroid;
text(c(1), c(2), sprintf('%d', k), ...
'HorizontalAlignment', 'center', ...
'VerticalAlignment', 'middle', 'color', 'r');
end
hold off;
这是显示对象顺序后的图像:
我需要订单从左上角到右下角。 (第一行对象的编号从1到6, 第二排从7到12 ......等等。 这可能吗?
非常感谢。
答案 0 :(得分:3)
使用Suever's suggestion工作以使用Centroid
数据,并假设s
仅包含示例中的18个感兴趣区域,这是排序s
的一种方法从左到右,从上到下使用histcounts
和sortrows
:
coords = vertcat(s.Centroid); % 2-by-18 matrix of centroid data
[~, ~, coords(:, 2)] = histcounts(coords(:, 2), 3); % Bin the "y" data
[~, sortIndex] = sortrows(coords, [2 1]); % Sort by "y" ascending, then "x" ascending
s = s(sortIndex); % Apply sort index to s
这是一张显示每个区域标签的图片(正如您在代码示例中所做的那样):
“y”数据的分箱首先允许我们将对象分组为3行6. sortrows
函数在按此bin值排序后,然后能够对所有“ x“每个唯一分箱组的值。