stats = regionprops(cc, 'BoundingBox', 'Area', 'Centroid');

时间: 2023-11-08 18:26:50 浏览: 183
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regionprops:区域道具

这段代码使用了MATLAB中的regionprops函数对二值化图像中的连通区域进行属性分析，返回每个连通区域的包围盒、面积和质心等信息，存储在名为stats的结构体中。其中cc表示二值化图像中的连通区域。具体来说，'BoundingBox'表示包围盒，用四个元素的向量[x y w h]表示，其中[x y]为包围盒左上角的坐标，w和h分别为包围盒的宽度和高度。'Area'表示连通区域的面积，'Centroid'表示连通区域的质心坐标。
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cc = bwconncomp(filteredImg); stats = regionprops(cc, 'Area', 'BoundingBox', 'Centroid');什么意思

接着，使用regionprops函数，通过参数'Area', 'BoundingBox', 'Centroid'来计算每个连通区域的面积、边界框和质心，并将这些属性保存在stats结构体数组中。 其中，'Area'表示连通区域的面积，'BoundingBox'是一个4...

img_stats = regionprops(img_connected, 'Area', 'Centroid', 'BoundingBox');中的img_connected有问题解决一下

2. 确认img_connected中包含足够多的连通区域，否则regionprops函数可能会出错。 3. 确认传递给regionprops函数的第一个参数是正确的，即img_connected。 如果问题仍然存在，可以提供更多的信息，以便更好地了解...

[B,L]=bwboundaries(Morph); % figure,imshow(L),title(‘检测圆和矩形’); axes(handles.axes5); imshow(L); % imwrite(L,‘Lplane.jpg’); STATS = regionprops(L,'Area', 'Centroid','BoundingBox'); %len=length(STATS); hold on for k=1:dim(1) b= boundaries{k}; dim = size(b); for i=1:dim(1) khoangcach{k}(1,i) = sqrt ( ( b(i,2) - STATS(k).Centroid(1) )^2 + ( b(i,1) - STATS(k).Centroid(2) )^2 ); end

- STATS = regionprops(L,'Area', 'Centroid','BoundingBox'); 使用regionprops函数测量标记矩阵L中的区域属性，包括物体的面积、质心坐标和边界框。结果存储在STATS结构体数组中。 - hold on 保持图形...

width=round(STATS(k).BoundingBox(3)); height=round(STATS(k).BoundingBox(4)); t=width/height; %中心到边缘的最大距离 a=max(khoangcach{1}); %中心到边缘的最小距离 c=min(khoangcach{1}); R=STATS(k).Area/(STATS(k).BoundingBox(3)*STATS(k).BoundingBox(4)); boundary=fliplr(B{k}); everylen=length(boundary); F=4*pi*STATS(k).Area/(everylen^2); dis=pdist2(STATS(k).Centroid,boundary,'euclidean'); miu=sum(dis)/everylen; sigma=sum((dis-miu).^2)/everylen; C=miu/sigma;

- R=STATS(k).Area/(STATS(k).BoundingBox(3)*STATS(k).BoundingBox(4)); 计算物体的紧凑性，即物体的面积与边界框面积的比值。 - boundary=fliplr(B{k}); 获取第k个物体的边界点坐标，并进行反转，使得坐标...
-

Matlab图像处理：regionprops详解及应用

如果未指定或设置为 'basic'，则默认计算的属性包括：面积（Area）、质心（Centroid）和边界框（BoundingBox）。 **有效属性字符串** - Area：区域内的像素总数。 - EquivDiameter：等价直径，使得圆形具有...

在% 读取测试图片 test_img = imread('C:\Users\你的用户名\Desktop\新建文件夹\1.jpg'); % 灰度化处理 test_gray = rgb2gray(test_img); % 二值化处理 test_bw = imbinarize(test_gray, graythresh(test_gray)); % 腐蚀处理 se = strel('disk', 5); test_erode = imerode(test_bw, se); % 边缘检测 test_edge = edge(test_erode, 'Canny'); % 形状分析 stats = regionprops(test_edge, 'Area', 'Perimeter', 'Circularity'); area = stats.Area; perimeter = stats.Perimeter; circularity = 4 * pi * area / (perimeter^2); % 色度分析 red = test_img(:,:,1); green = test_img(:,:,2); blue = test_img(:,:,3); red_mean = mean(red(:)); green_mean = mean(green(:)); blue_mean = mean(blue(:)); % 进行分类 if area > 10000 && circularity > 0.7 && red_mean > 100 && green_mean < 150 && blue_mean < 150 fruit_type = '苹果'; elseif area > 5000 && circularity > 0.6 && red_mean < 100 && green_mean > 150 && blue_mean < 150 fruit_type = '香蕉'; elseif area > 15000 && circularity > 0.5 && red_mean > 150 && green_mean > 100 && blue_mean > 100 fruit_type = '芒果'; else error('无法识别该水果'); end % 输出结果 fprintf('该水果为：%s\n', fruit_type);在这个代码中我输入matlab后出现了错误使用 regionprops>getPropsFromInput (line 1279) 第 3 个输入, PROPERTIES, 应与以下字符串之一相匹配: 'Area', 'Centroid', 'BoundingBox', 'SubarrayIdx', 'MajorAxisLength', 'MinorAxisLength', 'Eccentricity', 'Orientation', 'ConvexHull', 'ConvexImage', 'ConvexArea', 'Image', 'FilledImage', 'FilledArea', 'EulerNumber', 'Extrema', 'EquivDiameter', 'Solidity', 'Extent', 'PixelIdxList', 'PixelList', 'Perimeter', 'PerimeterOld', 'PixelValues', 'WeightedCentroid', 'MeanIntensity', 'MinIntensity', 'MaxIntensity' 'Circularity' 输入与任何有效字符串均不匹配。 出错 regionprops>ParseInputs (line 1244) reqStats = getPropsFromInput(startIdxForProp, ... 出错 regionprops (line 205) [I,requestedStats,officialStats] = ParseInputs(imageSize, argOffset, varargin{:});这个错误，请将改正后的代码给我

stats = regionprops(test_edge, 'Area', 'Perimeter', 'Eccentricity'); area = stats.Area; perimeter = stats.Perimeter; circularity = 4 * pi * area / (perimeter^2); % 色度分析 red = test_img(:,:,1); ...

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stats = regionprops(cc, 'Area', 'BoundingBox', 'Centroid'); [~, idx] = max([stats.Area]); % 如果存在目标区域，则绘制bounding box并进行目标跟踪 if ~isempty(stats) boundingBox = stats(idx)....

用matlab编程 给定视频，切割为图像序列，进行前景目标检测，提取出前景目标，实现在变化背景下对固定运动前景目标的识别与跟踪，最后要求用bounding box矩形标识目标位置，将图像序列连接为视频，并导出视频，使用帧间差分法，给出具体可行代码

stats = regionprops('table', bwFill, 'Centroid', 'Area', 'BoundingBox'); [~, idx] = maxk(stats.Area, 5); % 选择前5个区域 roi = stats.BoundingBox(idx, :); roi(:, 3:4) = roi(:, 1:2) + roi(:, 3:4) - 1; ...

regionprops函数

stats = regionprops(bw, 'Area', 'Centroid', 'BoundingBox'); areas = [stats.Area]; centroids = cat(1, stats.Centroid); boundingBoxes = cat(1, stats.BoundingBox); 这个示例将读取一张图像，将其二值化...

num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(th2, connectivity=8)

- stats: a matrix that contains statistics for each connected component, such as its area, centroid, and bounding box coordinates - centroids: a matrix that contains the centroid coordinates for ...

regionprops怎么用

regionprops是一个Matlab函数，用于...除了Area和Perimeter之外，regionprops还可以计算其他属性，例如BoundingBox、Centroid、Eccentricity、Solidity等。可以使用doc regionprops命令查看完整的属性列表和用法示例。

matlab regionprops函数

- 'BoundingBox'：计算连通区域的最小外接矩形框的坐标。 - 'Eccentricity'：计算连通区域的离心率。 - 'Solidity'：计算连通区域的凸壳占原始凸壳的百分比。 - 'EulerNumber'：计算连通区域的欧拉数等。 ...

regionprops函数怎么使用

stats = regionprops(L, 'Area', 'BoundingBox', 'Centroid'); 在上面的代码中，我们使用bwlabel函数将二值图像中的连通区域标记出来，并将标记后的图像作为输入参数传递给regionprops函数。此外，我们还指定了...

regionprops的输入参数

默认情况下，该函数计算'Area','Centroid'和'BoundingBox'三个属性。 3. varargin：可选的一系列参数，用于指定计算的属性。 例如，如果要计算'Perimeter'属性，则可以将'Perimeter'作为第二个参数传递给...

measure.regionprops函数使用方法

排名后的学生信息：\n"); for (int i = 0; i ; i++) { printf("第%d名学生的信息：\n", i + 1);...- 'BoundingBox'：区域边界框 - 'E信息管理系统的设计和实现，您可以根据自己的需求进行修改和完善。

使用regionprops对每个圆形区域提取特征

stats = regionprops(labels, 'Area', 'Centroid', 'BoundingBox'); for i = 1:length(stats) area(i) = stats(i).Area; [row, col] = stats(i).Centroid; % 圆心位置 bbox = stats(i).BoundingBox; % 区域边界 ...
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