图像分割与分析

区域分析、纹理分析、像素和图像统计量

图像分析是从图像中提取有意义信息的过程，例如查找形状、对目标进行计数、识别颜色或测量目标属性。工具箱提供了一整套参考标准算法和可视化函数，用于执行诸如统计分析和属性测量之类的图像分析任务。

分割是将一个图像分成多个片段或区域的关键图像分析过程，通常是为了简化或更改表示以进行更有意义和更容易的分析，或作为中间图像处理步骤。该工具箱提供了多种图像分割选项，包括自动化算法，如分割一切模型 (SAM) 和 k 均值聚类方法，以及半自动化算法，如基于图的方法和主动轮廓方法。

类别

通过分析 L*a*b* 颜色空间来识别织物中的不同颜色。

在 RGB 和 L*a*b* 颜色空间中使用 K 均值聚类分割颜色。

使用分水岭分割来分离图像中相互接触的目标。

此示例说明如何使用边缘检测和基本形态学检测到相对于背景的目标。

自动检测图像中的圆形目标并可视化检测到的圆。

Measure properties of objects in a grayscale image, such as the centroid locations and standard deviation of pixel values.

可视化和处理视频或图像序列中的帧。