Загрузка данных в рабочую область MATLAB

Считывание изображения в рабочую область MATLAB.

I = imread('coins.png');

Загрузите двоичную маску, содержащую большие двоичные объекты, представляющие сегментированные объекты во входном изображении.

load('maskImage','BW');

Отображение входного изображения и соответствующей двоичной маски. Двоичная маска состоит из 10 круговых блоков различной статистики.

figure
subplot(1,2,1)
imshow(I,[]);
title('Original Image');
subplot(1,2,2)
imshow(BW)
title('Circular Blobs');

Пример модели

Откройте модель simulink.

open_system('ex_blkblobanalysis.slx')

Модель вычисляет координаты центроида, периметра и ограничивающей рамки для больших двоичных объектов в двоичном изображении. Вычисленная статистика накладывается на входное изображение с помощью Draw Markers и Draw Rectangles блоки.

Число выходных blobs параметра Blob Analysis block устанавливается равным количеству blobs в двоичной маске. Draw Markers блок отображает вычисленные центроиды и Draw Rectangles блок рисует ограничивающие рамки. Значения периметра экспортируются как переменные perimeter в рабочую область MATLAB. Матрица меток экспортируется как переменная label в рабочую область MATLAB.

Моделирование и просмотр результатов

Запустите модель и просмотрите результаты с помощью Video Viewer блок. Вычисленный центроид и ограничивающая рамка накладываются на исходное изображение. Круглые маркеры определяют центроид каждого большого двоичного объекта, а прямоугольники вокруг каждого большого двоичного объекта определяют вычисляемые ограничивающие рамки.

out = sim('ex_blkblobanalysis.slx');

Первое значение во всех вычисленных статистических данных соответствует большому двоичному объекту со значением метки 1. Аналогично, вторые значения соответствуют большому двоичному объекту со значением метки 2 и так далее. Значение метки 0, соответствующее фону маски, следует игнорировать.

Считывайте уникальные значения меток из матрицы меток.

lb = unique(out.label);

Отображение значений периметра и соответствующих значений меток в виде таблицы.

table(lb(2:end),out.perimeter,'VariableNames',{'Label','Perimeter'})

ans =

  10x2 table

    Label    Perimeter
    _____    _________

      1       194.17  
      2       170.02  
      3       191.58  
      4       156.37  
      5       195.58  
      6       186.51  
      7       190.75  
      8       192.17  
      9       167.44  
     10       168.85  

Отображение матрицы меток.

figure
imshow(out.label,[]);
colorbar
title('Label Matrix');