bwpropfilt

Extraer objetos de una imagen binaria usando propiedades

Sintaxis

BW2 = bwpropfilt(BW,prop,range)

BW2 = bwpropfilt(BW,prop,n)

BW2 = bwpropfilt(BW,prop,n,keep)

BW2 = bwpropfilt(BW,I,prop,___)

BW2 = bwpropfilt(___,conn)

CC2 = bwpropfilt(CC,prop,range)

CC2 = bwpropfilt(CC,prop,n)

CC2 = bwpropfilt(CC,prop,n,keep)

CC2 = bwpropfilt(CC,I,prop,___)

Descripción

Objetos en imágenes binarias

BW2 = bwpropfilt(BW,prop,range) extrae todos los objetos de una imagen binaria BW cuyo valor de la propiedad prop está en el range especificado. bwpropfilt devuelve una imagen binaria BW2 que contiene solo los objetos que cumplen los criterios.

BW2 = bwpropfilt(BW,prop,n) ordena los objetos en función del valor de la propiedad especificada, prop, y devuelve una imagen binaria que contiene solo los n objetos más grandes. En caso de empate para el n-ésimo puesto, bwpropfilt conserva solo los primeros n objetos de BW2.

BW2 = bwpropfilt(BW,prop,n,keep) especifica si se conservan los n objetos más grandes o los n más pequeños cuando se ordenan por la propiedad prop.

BW2 = bwpropfilt(BW,I,prop,___) ordena los objetos en función de los valores de intensidad de la imagen en escala de grises I y de la propiedad prop.

BW2 = bwpropfilt(___,conn) especifica la conectividad de los píxeles conn.

Objetos en estructuras de componentes conectados

CC2 = bwpropfilt(CC,prop,range) devuelve los componentes conectados de CC cuyo valor de la propiedad prop está en el range especificado.

CC2 = bwpropfilt(CC,prop,n) devuelve los n componentes conectados más grandes. En caso de empate para el n-ésimo puesto, bwpropfilt conserva solo los primeros n objetos de CC2.

CC2 = bwpropfilt(CC,prop,n,keep) especifica si se conservan los n componentes conectados más grandes o los n más pequeños cuando se ordenan por la propiedad prop.

CC2 = bwpropfilt(CC,I,prop,___) ordena los componentes conectados en función de los valores de intensidad de la imagen en escala de grises I y de la propiedad prop.

Ejemplos

Encontrar regiones sin huecos

Lea una imagen y muéstrela.

BW = imread('text.png');
figure
imshow(BW)
title('Original Image')

Utilice el filtrado para crear una segunda imagen que contenga solo las regiones de la imagen original que no tengan huecos. En estas regiones, la propiedad del número de Euler es igual a 1. Muestre la imagen filtrada.

BW2 = bwpropfilt(BW,'EulerNumber',[1 1]);
figure
imshow(BW2)
title('Regions with Euler Number == 1')

Encontrar los diez objetos que tienen los perímetros más grandes

Lea una imagen.

BW = imread('text.png');

Encuentre los diez objetos de la imagen que tienen los perímetros más grandes y muestre la imagen filtrada.

BW2 = bwpropfilt(BW,'perimeter',10);
figure;
imshow(BW2)
title('Objects with the Largest Perimeters')

Filtrar en múltiples propiedades de la imagen

Lea y muestre una imagen.

I = imread("blobs.png");
imshow(I)

Cree una estructura de componentes conectados.

CC = bwconncomp(I);

Filtre la estructura y conserve los objetos redondos. Muestre la imagen filtrada.

CC = bwpropfilt(CC,"Circularity",[0.7 1]);
imshow(cc2bw(CC))

Filtre de nuevo la estructura y conserve los objetos grandes. Muestre la imagen filtrada.

CC = bwpropfilt(CC,"Area",[20 Inf]);
imshow(cc2bw(CC))

Argumentos de entrada

BW — Imagen binaria que se desea filtrar

Matriz lógica

Imagen binaria que se desea filtrar, especificada como matriz lógica.

bwpropfilt busca los componentes conectados dentro de la imagen usando la función bwconncomp.

Tipos de datos: logical

CC — Componentes conectados que se desea filtrar

Estructura

Componentes conectados que se desea filtrar, especificados como estructura. Puede obtener una estructura de componentes conectados a partir de una imagen binaria usando la función bwconncomp.

Tipos de datos: struct

prop — Nombre de la propiedad por la que filtrar

vector de caracteres | escalar de cadena

Nombre de la propiedad por la que filtrar, especificado como uno de estos valores.

Mediciones del valor de los píxeles

Nombre de la propiedad	Descripción
"Area"	Número de píxeles de la región.
"Circularity"	Redondez de un objeto. El valor de circularidad se calcula como: (4*pi*Area/Perimeter^2)*(1 - 0.5/r)^2, donde r = Perimeter/(2*pi) + 0.5 El valor de circularidad máximo es 1.
"ConvexArea"	Número de píxeles de la envolvente convexa. La envolvente convexa es el polígono convexo más pequeño que puede contener la región. Para obtener más información sobre la clasificación de los píxeles en el límite de la envolvente, consulte Classify Pixels That Are Partially Enclosed by ROI.
"Eccentricity"	Excentricidad de la elipse que tiene los mismos segundos momentos que la región. La excentricidad es la relación entre la distancia entre los focos de la elipse y la longitud de su eje mayor. Los valores son números en el intervalo [0, 1]. (0 y 1 son casos degenerados. Una elipse cuya excentricidad es 0 es en realidad un círculo, mientras que una elipse cuya excentricidad es 1 es un segmento de recta)
"EquivDiameter"	Diámetro (en píxeles) de un círculo con la misma área que la región, calculado como sqrt(4*Area/pi).
"EulerNumber"	Número de Euler (también conocido como la característica de Euler), calculado como 1 menos el número de huecos de la región.
"Extent"	Relación entre los píxeles de la región y los píxeles del cuadro delimitador total, calculada como Area dividida por el área del cuadro delimitador.
"FilledArea"	Número de píxeles de la región después de llenar todos los huecos que hay en ella.
"MajorAxisLength"	Longitud (en píxeles) del eje mayor de la elipse que tiene los mismos segundos momentos centrales normalizados que la región.
"MinorAxisLength"	Longitud (en píxeles) del eje menor de la elipse que tiene los mismos segundos momentos centrales normalizados que la región.
"Orientation"	Ángulo (en grados) entre el eje x y el eje mayor de la elipse que tiene los mismos segundos momentos que la región. El valor está en el intervalo (–90, 90]. Esta figura ilustra los ejes y la orientación de la elipse. La parte izquierda de la figura muestra una región de la imagen y su correspondiente elipse. El lado derecho muestra la misma elipse con las líneas azules sólidas que representan los ejes. Los puntos rojos son los focos. La orientación es el ángulo entre la línea de puntos horizontal y el eje mayor.
"Perimeter"	Distancia (en píxeles) alrededor del límite de la región, calculada sumando la distancia entre cada par de píxeles contiguos alrededor del borde de la región. Esta figura ilustra los píxeles incluidos en el cálculo del perímetro para una región de muestra.
"Solidity"	Proporción de los píxeles de la envolvente convexa que también están en la región, calculada como Area/ConvexArea.

Puede especificar una propiedad de medición de los valores de píxeles de esta tabla cuando incluya una imagen de marcador, I, como un argumento de entrada para la función.

Mediciones del valor de los píxeles

Nombre de la propiedad	Descripción
"MaxIntensity"	Valor del píxel con la mayor intensidad de la región.
"MeanIntensity"	Media de todos los valores de intensidad de la región.
"MinIntensity"	Valor del píxel con la menor intensidad de la región.

Tipos de datos: char | string

range — Valores mínimo y máximo de la propiedad

Vector numérico de 2 elementos

Valores mínimo y máximo de la propiedad, especificados como un vector numérico de 2 elementos con forma [low high]. Los valores deben ser no decrecientes.

Tipos de datos: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

n — Número de objetos que devolver

entero positivo

Número de objetos que devolver, especificado como número entero positivo.

Tipos de datos: double

keep — Objetos que conservar

"largest" (predeterminado) | "smallest"

Objetos que conservar, especificados como "largest" o "smallest".

Tipos de datos: char | string

I — Imagen de marcador

Imagen en escala de grises

Imagen de marcador, especificada como imagen en escala de grises. Los valores de intensidad de la imagen en escala de grises definen regiones en la imagen binaria de entrada. La imagen de marcador debe tener el mismo tamaño que la imagen binaria BW o coincidir con el campo ImageSize de la estructura componentes conectados.

Tipos de datos: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

conn — Conectividad de píxeles

8 (predeterminado) | 4 | matriz de 3 por 3 con valores 0 y 1

Conectividad de píxeles, especificada como uno de estos valores.

Valor	Significado
Conectividades bidimensionales
4	Los píxeles se consideran conectados si comparten bordes. Dos píxeles contiguos forman parte del mismo objeto si ambos se encuentran y están conectados a lo largo de la dirección horizontal o vertical.	El píxel actual se muestra en gris.
8	Los píxeles se consideran conectados si comparten bordes o vértices. Dos píxeles contiguos forman parte del mismo objeto si ambos se encuentran y están conectados a lo largo de la dirección horizontal, vertical o diagonal.	El píxel actual se muestra en gris.

La conectividad puede definirse de una forma más general especificando una matriz de 3 por 3 de valores 0 y 1. Los elementos con el valor 1 definen los entornos relativos al elemento central de conn. La matriz debe ser simétrica respecto de su elemento central.

Tipos de datos: double | logical

Argumentos de salida

BW2 — Imagen binaria filtrada

Matriz lógica

Imagen binaria filtrada, devuelta como una matriz lógica del mismo tamaño que BW.

CC2 — Componentes conectados filtrados

Estructura

Componentes conectados filtrados, devueltos como estructura.

Sugerencias

• bwpropfilt calcula las propiedades de los componentes conectados usando la función regionprops.

• Para filtrar en múltiples propiedades de la imagen de forma eficiente, llame a bwpropfilt varias veces utilizando la misma estructura de componentes conectados.

Capacidades ampliadas

Generación de código C/C++

Genere código C y C++ mediante MATLAB® Coder™.

Notas y limitaciones de uso:

• bwpropfilt es compatible con la generación de código C (requiere MATLAB^® Coder™). Tenga en cuenta que, si selecciona la plataforma objetivo genérica MATLAB Host Computer, bwpropfilt genera código que utiliza una biblioteca compartida precompilada específica de la plataforma. El uso de una biblioteca compartida mantiene las optimizaciones de rendimiento, pero limita las plataformas objetivo para las que se puede generar código. Para obtener más información, consulte Types of Code Generation Support in Image Processing Toolbox.

• Los argumentos prop y keep deben ser constantes en tiempo de compilación.

• Si especifica conn como una matriz de 3 por 3, la matriz debe ser [0 1 0;1 1 1;0 1 0] o ones(3).

• Si genera código para la función bwpropfilt con CC como argumento, CC.PixelIdxList debe ser homogéneo. Este código muestra cómo hacer que CC.PixelIdxList sea homogéneo usando la función makeHomogeneous (MATLAB Coder).

  CC = bwconncomp(BW);
  typeCC = coder.typeof(CC);
  typeCC.Fields.PixelIdxList = makeHomogeneous(typeCC.Fields.PixelIdxList);
  
  codegen bwpropfilt -args {typeCC,coder.Constant("Area"),10}

  Si genera código para una función wrapper, no es necesario que CC.PixelIdxList sea homogéneo. Por ejemplo, este comando genera código para una función wrapper denominada myFunction.

  codegen myFunction -args {BW}

  Aquí tiene una definición de muestra de la función wrapper myFunction, que incluye una llamada a la función bwpropfilt.

  function out = myFunction(BW) %#codegen
      CC = bwconncomp(BW);
      CC2 = bwpropfilt(CC,"Area",10);
      out = cc2bw(CC2);
  end

Historial de versiones

Introducido en R2014b

R2024a: Filtrar propiedades de componentes conectados

Ahora puede especificar objetos como estructura de componentes conectados, CC.

R2024a: Medir la circularidad

Ahora bwpropfilt mide la circularidad de las regiones de una imagen binaria. Para medir la circularidad, incluya "Circularity" cuando especifique el argumento properties.

R2022b: Generar código C utilizando MATLAB Coder

Ahora bwpropfilt es compatible con la generación de código C (requiere MATLAB Coder).

Consulte también

Image Region Analyzer | regionprops | bwareafilt | bwareaopen | bwconncomp | conndef | cc2bw

Temas

• Filter Images on Properties Using Image Region Analyzer App