ComponentMeasurements

ComponentMeasurements[{image,lmat},"prop"]

ラベル行列 lmat で示された image の各成分の特性"prop"を計算する.

ComponentMeasurements[image,"prop"]

image の連結成分について特性"prop"を計算する.

ComponentMeasurements[,"prop",crit]

基準 crit を満足する成分についてだけ測定値を返す.

ComponentMeasurements[,"prop",crit,format]

出力指定 format に従って結果をフォーマットする.

詳細とオプション

  • 画像中の成分の全部または一部について,ComponentMeasurementsを使ってさまざまな特性を計算することができる.
  • ComponentMeasurementsは2Dまたは3Dの画像とラベル行列に使うことができる.
  • ラベル行列 lmat は非負の整数の配列である.各整数が成分を表し,0が背景を表す.
  • ComponentMeasurements[,"prop"]{,i->vali,}の形式の式を返す.valiは画像の成分 i について計算された"prop"の値である.
  • ComponentMeasurements[,{"prop1","prop2",}]は各成分の複数の特性を計算する.
  • 基準 crit を使うと,crit の引数は特性のリストで与えられる"propj"を参照する#jを使って特性値にアクセスすることができる.critTrueを返す場合に成分が選択される.
  • 機銃 crit#propnameを使って他の成分特性にもアクセスすることができる.
  • ComponentMeasurements[,"Properties"]は指定された入力に対してサポートされている特性名を文字列のリストとして与える.すべての入力についてすべての特性がサポートされている訳ではない.
  • 面積の測度に関連した特性
  • "Count"要素数
    "Area"およその面積,各画素の面積は周囲の形状によって重みが付けられる
    "FilledCount"穴を埋めた後の要素数
    "EquivalentDiskRadius"同じ面積の円板の半径
    "AreaRadiusCoverage"同等の円板半径内の画素の割合
  • 周縁部の特性
  • "AuthalicRadius"同じ多角形周縁長を持つ円の半径
    "MaxPerimeterDistance"内部要素から周縁までの最長距離
    "OuterPerimeterCount"成分に隣接する要素数
    "PerimeterCount"周縁部の要素数
    "PerimeterLength"外側の画素の側面の全長
    "PerimeterPositions"周縁要素のソートされた位置
    "PolygonalLength"周縁要素の中心から形成された多角形の全長
  • 位置,面積,長さの測度は,標準的な画像の座標系で取られる.
  • 図心特性
  • "Centroid"質量座標の中心
    "Medoid"図心に最も近い要素の座標
    "MeanCentroidDistance"図心からすべての要素までの平均距離
    "MaxCentroidDistance"図心からすべての要素までの最大距離
    "MinCentroidDistance"図心からすべての要素までの最小距離
  • 方向を持った最適合楕円のパラメータ
  • "Length"最適合楕円の長軸
    "Width"最適合楕円の短軸
    "SemiAxes"最適合楕円の半軸の長さ
    "Orientation"長軸と水平軸との角度
    "Elongation"で計算された伸長
    "Eccentricity"最適合楕円の離心率
  • 形の尺度
  • "Circularity"(多角形の長さ ,同等の円板の
    "FilledCircularity"穴を埋めた後の円形性
    "Rectangularity"最小境界ボックス内の画素の割合
  • 境界輪郭線特性
  • "Contours"成分の境界を示す線
    "ContourHierarchy"輪郭線の位相的ネスティング
  • 境界ボックス特性
  • "BoundingBox"{{xmin,ymin},{xmax,ymax}}の形式の軸指向境界ボックス
    "BoundingBoxArea"境界ボックスで囲まれた領域
    "MinimalBoundingBox"4つのコーナー頂点で定義された最小指向境界ボックス
  • 境界円板特性
  • "BoundingDiskCenter"境界円板の中心座標
    "BoundingDiskRadius"境界円板の半径
    "BoundingDiskCoverage"成分領域で覆われている境界円板の領域
  • 凸包特性
  • "ConvexCount"凸包に含まれる要素数
    "ConvexVertices"凸包のコーナー要素
    "ConvexArea"凸包多面体の面積
    "ConvexPerimeterLength"凸包多面体の長さ
    "ConvexCoverage"凸包に占める要素の割合
    "CaliperLength"凸包の最大直径(Feret直径)
    "CaliperWidth"凸包の最小直径
    "MeanCaliperDiameter"可能なすべてのカリパス直径の平均
    "CaliperElongation"1 (カリパスの幅/カリパスの高さ)
  • 近傍要素特性
  • "Neighbors"直接の近傍,ラベル集合として与えられる
    "NeighborCount"直接の近傍の数
    "ExteriorNeighbors"外側近傍のラベル
    "ExteriorNeighborCount"外側近傍の数
    "InteriorNeighbors"内側近傍のラベル
    "InteriorNeighborCount"内側近傍の数
    "AdjacentBorders"隣接画像の境界のリスト
    "AdjacentBorderCount"隣接画像の境界の数
  • 基本的な位相学的特性
  • "Fragmentation"連結成分の数引く1
    "Holes"各成分の穴の数
    "Complexity"成分と穴の合計数引く1
    "EulerNumber"成分の数引く穴の数
  • 関係位相学特性
  • "EmbeddedComponents"埋め込まれた成分,ラベルのリストとして与えられる
    "EmbeddedComponentCount"埋め込まれた成分の数
    "EnclosingComponents"囲い込んだ成分,ラベルのリストとして与えられる
    "EnclosingComponentCount"囲い込んだ成分の数(ネストレベル)
  • 一般特性
  • "Label"成分ラベル
    "Mask"配列として与えられたバイナリマスク
    "Shape"バイナリ画像として与えられる成分の形
  • 画素値の測度は inputimage または{m,image}の形のときにのみ計算できる.
  • imagem の両方がある場合,両者の測定単位は等しくなければならない.
  • 以下の画素値測度が使用できる.
  • 基本的な画素値の測度
  • "Data"チャンネルベクトルの平坦なリストとして与えられた画像データ
    "IntensityData"画像の強度値のリスト
  • 部分画像の抽出
  • "Image"各成分の境界ボックスについての画像のコンテンツ
    "MaskedImage"成分の形でマスクされた部分画像
  • 各成分のそれぞれのチャンネル用に別個に測定された基本的なヒストグラム特性
  • "Min"最小値
    "Max"最大値
    "Mean"平均値
    "Median"中央値
    "StandardDeviation"標準偏差
    "Total"すべての値の合計
  • 基本的な画像の強度特性
  • "MinIntensity"最小強度
    "MaxIntensity"最大強度
    "MeanIntensity"平均強度
    "MedianIntensity"強度の中央値
    "StandardDeviationIntensity"強度分布の標準偏差
    "TotalIntensity"総強度
  • 空間強度測度
  • "Skew"強度分布の非対称性
    "IntensityCentroid"強度で重みが付けられた図心の座標
  • 統計測度
  • "Entropy"データエントロピー(底はE
    "Energy"データエネルギー
  • 成分に依存しない大域特性
  • "LabelCount"ラベル総数
    "Dimensions"総入力の次元
  • 次の format 指定を使うことができる.
  • "ComponentList"i->{,valj,}のリスト(デフォルト)
    "ComponentAssociation"i->{,valj,}の連想
    "PropertyAssociation"propj->{,vali,}の連想
    "ComponentPropertyAssociation"i-><|,propj->valj,|>の連想
    "PropertyComponentAssociation"propj-><|,i->vali,|>の連想
    "Dataset"成分特性の連想のDataset
  • ComponentMeasurementsCornerNeighborsオプションを取る.デフォルト設定はCornerNeighbors->Trueである.
  • タイプ"Byte"または"Bit16"の画像について画素値特性を計算する場合は,0から1の間になるようにデータ値が正規化される.

例題

すべて開くすべて閉じる

  (2)

画像中の連結成分の特性を測る:

大きい成分についてのみ,特性を測る:

スコープ  (24)

データ  (7)

2D整数ラベル行列の測度:

非零画素の連結性に基づいた2D画像成分の測度:

2D画像の画素値測度:

2Dカラー画像の画素値測度:

2Dカラー画像の画素値測度と対応するラベル行列:

3D整数ラベル行列の測度:

3Dで特性を測定する:

特性  (7)

サイズの測度:

充填された成分の大きさ:

図心の位置:

最適合楕円の半軸の長さ:

軸指向境界ボックス:

隣接する境界のリスト:

複数の特性を計算する:

基準  (5)

計算された特性に基づいて選択する:

別の特性に基づいて選択する:

計算された複数の特性に基づいて選択する:

計測され返されるものとは異なる特性群を選択に使う:

各関数の引数として計算されたどの特性を使うべきかを指定する:

出力形式  (5)

出力を成分と成分・特性の値の連想としてフォーマットする:

出力を特性と成分・特性の値の連想としてフォーマットする:

出力を成分と成分・特性の値のネストした連想としてフォーマットする:

出力を特性と成分・特性の値のネストした連想としてフォーマットする:

出力を成分と成分・特性の値のデータ集合としてフォーマットする:

オプション  (2)

CornerNeighbors  (2)

デフォルトで,成分はコーナーで隣接している場合には連結しているものとみなされる:

4近傍を仮定する:

デフォルトで,セルの8つすべての近傍が隣接しているものとして扱われる:

4つの直接近傍だけを隣接しているものとして扱う:

アプリケーション  (5)

鎌形セルを見付ける:

各成分について色の平均値を計算する:

完全で重なり合っていないセルを選択する:

画像を二値化して前景を得る:

重心と,大きい成分を囲い込んでいる画像と同等の円板半径を計算する:

選択された成分をハイライトする:

各画素を,その画素が属する成分の特性で置換する:

画像のセグメントを計算する:

各セグメントを平均色で置換する:

各成分の平均強度を使う:

作成された地図の連結グラフを計算する:

特性と関係  (8)

大きい成分の測度のみを計算する:

DeleteSmallComponentsを使い,まず小さい成分を除去する:

ラベルが正規化されたことに注意:

画像の境界に触れていない成分の測度を計算する:

DeleteBorderComponentsを使って,まず境界成分を取り除く:

1つの穴がある,画像の境界に触れていない成分について計算する:

SelectComponentsを使って,穴がないか境界に触れているかしている成分を取り除く:

2D画像についてサポートされている特性の完全なリストを抽出する:

3D画像についてサポートされている特性の完全なリストを抽出する:

画像が指定されていない場合の2Dの形の特性のリスト:

画像が指定されていない場合の3Dの形の特性のリスト:

画素値を使う特性のリストを抽出する:

考えられる問題  (2)

成分によってはある種の特性が定義できないものもある:

3D画像とラベル行列については,まだ計算できない特性もある:

Wolfram Research (2010), ComponentMeasurements, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/ComponentMeasurements.html (2017年に更新).

テキスト

Wolfram Research (2010), ComponentMeasurements, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/ComponentMeasurements.html (2017年に更新).

CMS

Wolfram Language. 2010. "ComponentMeasurements." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2017. https://reference.wolfram.com/language/ref/ComponentMeasurements.html.

APA

Wolfram Language. (2010). ComponentMeasurements. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/ComponentMeasurements.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2024_componentmeasurements, author="Wolfram Research", title="{ComponentMeasurements}", year="2017", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/ComponentMeasurements.html}", note=[Accessed: 22-November-2024 ]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2024_componentmeasurements, organization={Wolfram Research}, title={ComponentMeasurements}, year={2017}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/ComponentMeasurements.html}, note=[Accessed: 22-November-2024 ]}