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1、Matlab图像处理函数：regionprops这里给出在Matlab图像处理工具箱中非常重要的一个图像分析函数：regionprops。顾名思义：它的用途是getthepropertiesofregion，即用来度量图像区域属性的函数。语法STATS=regionprops(L,properties)描述测量标注矩阵L中每一个标注区域的一系列属性。L中不同的正整数元素对应不同的区域，例如：L中等于整数1的元素对应区域1；L中等于整数2的元素对应区域2；以此类推。返回值STATS是一个长度为max(L(:))的结构数组，结构数组的相应域定义了每一个区域相应属性下的度量
2、。properties可以是由逗号分割的字符串列表、饱含字符串的单元数组、单个字符串'all'或者'basic'。如果properties等于字符串'all'，则所有下述字串列表中的度量数据都将被计算，如果properties没有指定或者等于'basic'，则属性:'Area','Centroid',和'BoundingBox'将被计算。下面的列表就是所有有效的属性字符串，它们大小写敏感并且可以缩写。属性字符串列表AreaEquivDiameterMajorAxisLengthBoundingBoxEulerNumberMinorAxisLengthCentroidE
3、xtentOrientationConvexAreaExtremaPixelIdxListConvexHullFilledAreaPixelListConvexImageFilledImageSolidityEccentricityImage属性详细定义本部分将结合一个具体的例子说明各种字串相关属性的意义，矩阵取自在蚁蛉模式识别中做过预处理后的斑纹分割图像，如下图：.这是一幅二值图像，在应用regionprops函数之前必须将其标注，可以调用bwlabel函数和伪彩色处理，标注后的图像如下图：下面基于以上的材料来考察属性的含义。'Area'是标量，计算出在图像各个区域
4、中像素总个数。注意：这个数值可能与由函数bwarea计算的值有轻微的不同。对于这样一个数值，我们可以使用它除以整个图像区域的像素个数而得到斑纹比例，可以作为模式识别的候选特征，并且这个特征是仿射不变的。在本例中最后计算出的面积向量是[3.8952,9.7213,17.663,3.5762,1.3432,1.6958,0.41974,0.41974,21.625,12.324,4.8187,1.5111]/10000..'BoundingBox'是1行ndims(L)*2列的向量，即包含相应区域的最小矩形。BoundingBox形式为[ul_cornerwidth]，这
5、里ul_corner以[xyz...]的坐标形式给出边界盒子的左上角、boxwidth以[x_widthy_width...]形式指出边界盒子沿着每个维数方向的长度。本例的各部分区域最小矩形如下图！注意：请在这熟悉一下函数rectangle的使用方法。'Centroid'是1行ndims(L)列的向量，给出每个区域的质心（重心）。注意：Centroid的第一个元素是重心水平坐标（x坐标）、第二个元素是重心垂直坐标（y坐标）。Centroid所有其它元素则按照维顺序排列。下图采用以中心为圆心的小圆来演示质心检测的效果：.图中各质心坐标（标准化后的）依次为：(x,y)=0
6、.10478,0.767390.11883,0.0815450.19586,0.610920.30701,0.308070.65712,0.316130.73165,0.305310.74548,0.353780.80624,0.728020.84546,0.615640.90554,0.0795740.93477,0.778710.97611,0.15576'MajorAxisLength'是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴长度（像素意义下）。本属性只支持二维标注矩阵。'MinorAxisLength'是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的短轴长
7、度（像素意义下）。本属性只支持二维标注矩阵。'Eccentricity'是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的离心率（可作为特征）。本属性只支持二维标注矩阵。'Orientation'是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴与x轴的交角（度）。本属性只支持二维标注矩阵。本例的各区域椭圆数据为：长轴：18.767,45.172,43.003,30.687,16.505,15.698,5.8833,5.8833,46.954,38.873,22.929,15.429.短轴：16.211,26.079,32.709,9.8458,6.8019
