图像区域的度量——Regionprops函数浅析

此部分属于图像描述的内容，在对图像二值化，提取出轮廓之后，可以通过计算轮廓区域的面积、周长等几何特征参数来实现图像的识别和分类。在matlab里面，可以通过Regionprops函数返回图像区域的可度量属性，其基本用法是：stats = regionprops(BW,properties)，其中，stats是以结构数组的形式返回值，BW为输入的二值图像，Properties为测量类型，下面对其中常用的几个进行进行简单的介绍。

BoundingBox：找到包含该连通区域的最小矩形
实现方法：根据pixellist，找横纵坐标的最小值和最大值即可得左上角和右下角的坐标。
输出：左上角的坐标和矩阵的高宽。[x（列号），y（行号），矩形高度，矩形宽度]
Extent：返回连通区域和其最小边界矩形中的像素比例（ Area/边界框区域）
用途：判断区域矩形度。值越趋近于1，区域越趋近于矩形。
EquivDiameter：与区域具有相同面积的圆的直径
公式：EquivDiameter = sqrt(4*Area/pi)
用途：判断区域圆度
Solidity：统计在区域和其最小凸多边形中的像素比例
公式：Solidity = Area/ConvexArea
用途：计算凸性
Eccentricity：与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的离心率，即为焦距/长轴
用途：判断区域扁平程度，离心率越大越扁平

在MATLAB中的代码实现如下：

clc;clear;close all;
f = imread('2.jpg');
I=edge_extr(f); figure;imshow(I);
stats = regionprops(I,'Centroid','ConvexHull','BoundingBox');
data(1,1:2) = cat(1,stats(1).Centroid);%基本信息
%凸包
tn = stats.ConvexHull;
hold on;
h = patch(tn(:, 1), tn(:, 2), 'r');
set(h, 'FaceColor', 'none', 'EdgeColor','r', 'Marker', '.');
%外接矩形
figure; imshow(I);
tn = stats.BoundingBox;
hold on;
h = rectangle('Position', tn, 'EdgeColor','r');

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