matlab中的bwlabel函数
2014-03-21 16:06
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L = bwlabel(BW,n)
返回一个和BW大小相同的L矩阵,包含了标记了BW中每个连通区域的类别标签,这些标签的值为1、2、num(连通区域的个数)。n的值为4或8,表示是按4连通寻找区域,还是8连通寻找,默认为8。
四连通或八连通是图像处理里的基本感念:而8连通,是说一个像素,如果和其他像素在上、下、左、右、左上角、左下角、右上角或右下角连接着,则认为他们是联通的;4连通是指,如果像素的位置在其他像素相邻的上、下、左或右,则认为他们是连接着的,连通的,在左上角、左下角、右上角或右下角连接,则不认为他们连通。注(matlab中的矩阵都是从列开始的)
[L,num] = bwlabel(BW,n)
这里num返回的就是BW中连通区域的个数。
补充:我听说过16连通,这应该是在三维空间里的概念了吧。bwlabel能从一个读入二值图像后产生的BW数组(也可能自己创建,只要符合元素是0或者1就行)中,区别出其中的1有多少块(注:在BW数组中,0代表黑背景,1代表白)
举例说明:
BW =
1 1 1 0 0 0 0 0
1 1 1 0 1 1 0 0
1 1 1 0 1 1 0 0
1 1 1 0 0 0 1 0
1 1 1 0 0 0 1 0
1 1 1 0 0 0 1 0
1 1 1 0 0 1 1 0
1 1 1 0 0 0 0 0
按4连通计算,方形的区域,和翻转的L形区域,有用是对角连接,不属于连通,所以分开标记,连通区域个数为3
[L,numb] = bwlabel(BW,4)
结果如下:
L =
1 1 1
0 0 0 0 0
1 1 1
0 2 2 0 0
1 1 1
0 2 2 0 0
1 1 1
0 0 0 3 0
1 1 1
0 0 0 3 0
1 1 1
0 0 0 3 0
1 1 1
0 0 3 3 0
1 1 1
0 0 0 0 0
numb=3;
返回一个和BW大小相同的L矩阵,包含了标记了BW中每个连通区域的类别标签,这些标签的值为1、2、num(连通区域的个数)。n的值为4或8,表示是按4连通寻找区域,还是8连通寻找,默认为8。
四连通或八连通是图像处理里的基本感念:而8连通,是说一个像素,如果和其他像素在上、下、左、右、左上角、左下角、右上角或右下角连接着,则认为他们是联通的;4连通是指,如果像素的位置在其他像素相邻的上、下、左或右,则认为他们是连接着的,连通的,在左上角、左下角、右上角或右下角连接,则不认为他们连通。注(matlab中的矩阵都是从列开始的)
[L,num] = bwlabel(BW,n)
这里num返回的就是BW中连通区域的个数。
补充:我听说过16连通,这应该是在三维空间里的概念了吧。bwlabel能从一个读入二值图像后产生的BW数组(也可能自己创建,只要符合元素是0或者1就行)中,区别出其中的1有多少块(注:在BW数组中,0代表黑背景,1代表白)
举例说明:
BW =
1 1 1 0 0 0 0 0
1 1 1 0 1 1 0 0
1 1 1 0 1 1 0 0
1 1 1 0 0 0 1 0
1 1 1 0 0 0 1 0
1 1 1 0 0 0 1 0
1 1 1 0 0 1 1 0
1 1 1 0 0 0 0 0
按4连通计算,方形的区域,和翻转的L形区域,有用是对角连接,不属于连通,所以分开标记,连通区域个数为3
[L,numb] = bwlabel(BW,4)
结果如下:
L =
1 1 1
0 0 0 0 0
1 1 1
0 2 2 0 0
1 1 1
0 2 2 0 0
1 1 1
0 0 0 3 0
1 1 1
0 0 0 3 0
1 1 1
0 0 0 3 0
1 1 1
0 0 3 3 0
1 1 1
0 0 0 0 0
numb=3;
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