Я пытаюсь применить ограничивающую рамку для несмежной области в примере ниже. Я нашел кое-что в справочных документах Matlab на regionprops
, но ничего не объяснил о том, как это сделать. Мне нужна самая маленькая коробка, которая может содержать все капли на изображении.
Как я могу применить ограничивающую рамку для несмежной области в Matlab
07.12.2014
Ответы:
1
По умолчанию при вводе с маской ввода типа logical
regionprops
автоматически применить bwlabel
к маске и вычислить свойства для каждого связанного компонента маска ввода.
В вашем случае это нежелательное поведение, поскольку вы хотите, чтобы все белые пиксели рассматривались как часть одного и того же компонента. Чтобы преодолеть это поведение по умолчанию, вам просто нужно преобразовать маску ввода из logical
в другой тип данных.
st = regionprops( uint8( BW ), 'BoundingBox' ); %// cast to uint8
rect = st.BoundingBox; %// the bounding box of all white pixels
%// display the results
figure;
imshow( BW, 'border', 'tight' );
hold on;
rectangle('Position', rect, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 1.5 );
В результате
07.12.2014
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
>> I5(:,1)=0; >> I5(256,:)=0; >> st = regionprops( uint8( I5 ), 'BoundingBox' ); %// cast to uint8 rect = st.BoundingBox; %// the bounding box of all white pixels %// display the results figure; imshow( I5, 'border', 'tight' ); hold on; rectangle('Position', rect, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 1.5 );
и получил эту ошибку: Ошибка при использовании прямоугольника Ширина и высота должны быть › 0 08.12.2014regionprops
ведет себя так... Это сэкономило мне время. 10.03.2017