Segmentación y análisis de imágenes
El análisis de imágenes consiste en el proceso de extraer información significativa de las imágenes, como buscar formas, contar objetos, identificar colores o medir propiedades de objetos. La toolbox provee un conjunto completo de algoritmos estándar de referencia y funciones de visualización para tareas de análisis de imágenes, como el análisis estadístico y la medición de propiedades.
La segmentación es un proceso clave de análisis de imágenes que consiste en dividir una imagen en varios segmentos o regiones, a menudo para simplificar o cambiar la representación con el fin de facilitar el análisis, o como paso intermedio del procesamiento de imágenes. La toolbox ofrece varias opciones para la segmentación de imágenes, incluidos algoritmos automatizados, como el método Segment Anything Model (SAM) y la agrupación K-medias, y algoritmos semiautomatizados, como las técnicas basadas en gráficas y contornos activos.
Categorías
- Segmentación de imágenes
Segmente imágenes
- Análisis de objetos
Detecte bordes, círculos y líneas; trace límites; realice descomposición de árbol cuaternario
- Propiedades de regiones e imágenes
Obtenga información sobre los objetos de una imagen
- Análisis de texturas
Filtrado de entropía, intervalo y desviación estándar; cree una matriz de coocurrencia de nivel gris
- Calidad de imágenes
Relación señal-ruido máxima, índice de similitud estructural (SSIM); métricas de calidad de imagen sin referencia; mediciones de calidad basadas en diagramas de pruebas
- Transformadas de imágenes
Realice transformadas de Fourier, transformadas discretas de coseno y transformadas de abanico
Ejemplos destacados
Segmentación por colores utilizando el espacio de color L*a*b
Identifique los distintos colores de una tela analizando el espacio de color L*a*b*.
Segmentación basada en colores utilizando la agrupación K-medias
Segmente colores utilizando la agrupación K-medias en los espacios de color RGB y L*a*b*.
Segmentación watershed controlada por marcadores
Separe los objetos adyacentes en una imagen con la segmentación watershed.
Detectar células mediante la detección de bordes y la morfología
Este ejemplo muestra cómo detectar un objeto contra el fondo utilizando la detección de bordes y la morfología básica.
Detectar y medir objetos circulares en una imagen
Detecte automáticamente objetos circulares en una imagen y visualice los círculos detectados.
Medir regiones en imágenes en escala de grises
Mida propiedades de objetos en una imagen en escala de grises, como las ubicaciones de los centroides y la desviación estándar de los valores de los píxeles.
Detectar coches en un vídeo de tráfico
Visualice y procese cuadros en secuencias de vídeos o imágenes.
Read Barcodes in Image
Detect, decode, and localize 1-D and 2-D barcodes in an image.
Segment and Read Text in Image
Automatically detect and recognize text in images using MSER and OCR.
Find Object in Cluttered Scene Using Image Point Features
Detect a particular object in a cluttered scene, given a reference image of the object.
