ImageMeasurements

ImageMeasurements[image,"prop"]

image 全体の特性 "prop"の値を返す．

ImageMeasurements[image,"prop",format]

値を指定された出力 format で返す．

ImageMeasurements[{image1, image2, …},…]

すべての imageiについての測定値を返す．

詳細とオプション

  • ImageMeasurementsは，任意の2Dおよび3Dの画像に使うことができる．
  • ImageMeasurements[image,{"prop1","prop2",…}]は複数の特性を計算する．
  • ImageMeasurements[image,"Properties"]は使用可能なすべての特性の名前を文字列のリストとして与える．
  • 位置，面積，長さの尺度は，標準的な画像座標系で計算される．
  • タイプ"Byte"および"Bit16"の画像については，ImageMeasurementsは0から1の間になるように常に値を正規化する．
  • 画像について次の特性を計算することができる．
  • 大域的画像特性
  • "AspectRatio"縦横比
    "Channels"画像チャンネルの数
    "ColorSpace"画像の色空間
    "DataRange"もとになるデータの範囲
    "DataType"もとになるデータ型
    "Dimensions"画像の大きさ
    "ImageDimensions"画像の{width, height}または{width,depth,height}
    "Interleaving"画像のインターリーブ量
    "SampleDepth"各画素を表すために使われているビット数
    "Transparency"画像にアルファチャンネルがあるか否か
  • 各チャンネルについて個別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
    "MinMax"最小値と最大値
    "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
    "MinMaxIntensity"最小強度と最大強度
    "MeanIntensity"平均強度
    "MedianIntensity"中間強度
    "StandardDeviationIntensity"強度分布の標準偏差
    "TotalIntensity"全強度
  • 輪郭線特性
  • "Contours"成分境界を示す線
    "ContourHierarchy"輪郭線の位相的ネスティング
    "PerimeterPositions"周縁要素のソートされた位置
  • 空間的強度測度
  • "Skew"強度分布における非対称
    "IntensityCentroid"強度重み付き図心の座標
  • 統計的測度
  • "Entropy"データのエントロピー（基底E）
    "Energy"データエネルギー
  • 次の format 指定を使うことができる．
  • Automatic出力を自動的に決定する
    "Association"結果をAssociationとしてフォーマットする
    "Dataset"結果をDatasetとしてフォーマットする
    "List"結果をListとしてフォーマットする
    "RuleList"結果をRule式のリストとしてフォーマットする
  • ImageMeasurementsはMaskingオプションを取る．デフォルト設定はMasking->Allである．大域的画像特性を返す場合には，Maskingオプションは無視される．

例題

すべて開くすべて閉じる

例  (2)

色の平均値を抽出する：

画素強度の平均：

大域的画像エントロピー：

3D画像の画素強度の標準偏差：

スコープ  (9)

基本的な用法  (6)

画像にアルファチャンネルがあるかどうかを調べる：

画像の複数の特性を計算する：

複数の画像の特性を計算する：

複数の画像の複数の特性を計算する：

画像の次元を得る：

チャンネルを含むデータの次元を与える"Dimensions"特性と比較する：

各チャンネルの画素値範囲を抽出する：

出力形式  (3)

特性を Associationとしてフォーマットする：

規則のリストを返す：

Datasetを返す：

オプション  (2)

Masking  (1)

指定された関心領域の平均画素値を計算する：

CornerNeighbors  (1)

デフォルトで，ImageMeasurementsは8近傍を仮定する：

CornerNeighborsFalseを使って4近傍を仮定する：

アプリケーション  (5)

最大値の画素が白くなるように，画像の勾配の大きさにその画像の最高値を掛ける：

画像の画素値が一定しているかどうかを調べる：

画像の順序測度ディスクリプタ：

画像内の形状の重心距離関数を計算する：

画像から形状のリストを抽出する：

輪郭線の重心から距離をパラメータ化する関数を定義する：

形状のいくつかについて，重心距離関数をプロットする：

重心距離からサンプルを取る特徴ベクトルを定義する：

特徴ベクトルを使って形状をクラスタ化する：

形状のフーリエ記述子を計算する：

輪郭線の座標を抽出し，その複雑な表現のフーリエ変換を計算する：

記述子の一部だけを使ってもとの形状を再構築することができる：

記述子の数を設定して輪郭線の滑らかさをインタラクティブに制御する：

Wolfram Research (2012), ImageMeasurements, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageMeasurements.html （2022年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2012), ImageMeasurements, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageMeasurements.html （2022年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2012. "ImageMeasurements." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2022. https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageMeasurements.html.

APA

Wolfram Language. (2012). ImageMeasurements. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageMeasurements.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2024_imagemeasurements, author="Wolfram Research", title="{ImageMeasurements}", year="2022", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageMeasurements.html}", note=[Accessed: 22-November-2024 ]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2024_imagemeasurements, organization={Wolfram Research}, title={ImageMeasurements}, year={2022}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/ImageMeasurements.html}, note=[Accessed: 22-November-2024 ]}