blockedImageDatastore
说明
blockedImageDatastore 对象管理属于一个或多个 blockedImage 对象的图像块集合。blockedImageDatastore 与 imageDatastore 类似，后者管理无关联图像的集合。
创建对象
语法
描述
bimds = blockedImageDatastore( 创建一个 images)blockedImageDatastore 对象，该对象管理一个或多个 blockedImage 对象的图像块的集合，即 images。
默认情况下，如果 images 包含一个具有多个分辨率级别的分块图像，则 blockedImageDatastore 仅选择最精细分辨率级别的块。默认情况下，数据存储的块大小等于 images 中最精细分辨率级别的第一个元素的 BlockSize 属性。
bimds = blockedImageDatastore( 从 sources)sources 指定的文件创建数据存储。
bimds = blockedImageDatastore(___, 使用一个或多个名称-值参量设置可写属性。例如，Name=Value)blockedImageDatastore(images,ReadSize=8) 在每次调用 read 函数时从数据存储中返回八个图像块。
输入参量
名称-值参数
属性
对象函数
combine | 合并来自多个数据存储的数据 |
countEachLabel | Counts number of pixel labels for each class |
hasdata | Returns true if more data is available in blocked image
datastore |
numpartitions | 数据存储分区数 |
partition | Return partitioned part of blocked image datastore |
preview | 预览数据存储中的数据子集 |
read | Read data and metadata from blocked image datastore |
readall | Read all data from blocked image datastore |
reset | 将数据存储重置为初始状态 |
shuffle | Shuffle data in datastore |
subset | 创建数据存储或 FileSet 的子集 |
transform | 变换数据存储 |
writeall | Write blocked image datastore to files |
示例
创建一个分块图像。
bim = blockedImage("tumor_091R.tif");创建一个数据存储，指定分辨率级别和图像块大小。
bls = selectBlockLocations(bim,Levels=2,BlockSize=[512 512]); bimds = blockedImageDatastore(bim,BlockLocationSet=bls);
读取该数据存储中的所有图像块。
b = readall(bimds)
b=9×1 cell array
{512×512×3 uint8}
{512×512×3 uint8}
{512×512×3 uint8}
{512×512×3 uint8}
{512×512×3 uint8}
{512×512×3 uint8}
{512×512×3 uint8}
{512×512×3 uint8}
{512×512×3 uint8}
显示分块图像。
montage(b)
创建一个 FileSet 对象，其中包含 PNG 文件格式的多个图像文件。
fs = matlab.io.datastore.FileSet( ... fullfile(matlabroot,"toolbox","images","imdata"), ... "FileExtensions",".png");
创建一个 blockedImage 对象，指定适配器。这种方式无需检查每个文件来选择合适的适配器，从而节省时间。
readAdapter = images.blocked.GenericImage;
bims = blockedImage(fs,"Adapter",readAdapter);所有图像必须具有相同维数，因此仅保留 RGB 图像。
bims = bims([bims.NumDimensions]==3); bimds = blockedImageDatastore(bims,"BlockSize",[300 500], ... "PadMethod","replicate");
显示 blockedImageDatastore 中的所有图像块。
montage(readall(bimds),"Border",2,"BackgroundColor","w");
创建一个分块图像。
bim = blockedImage("tumor_091R.tif");指定重叠图像块。
blockSize = [512 512];
overlapPct = 0.5;
blockOffsets = round(blockSize.*overlapPct);
bls = selectBlockLocations(bim,BlockSize=blockSize, ...
BlockOffSets=blockOffsets,ExcludeIncompleteBlocks=true);创建分块图像数据存储。
bimds = blockedImageDatastore(bim,BlockLocationSet=bls);
显示重叠数据块。
bimds.ReadSize = 6;
blocks = read(bimds);
montage(blocks, BorderSize=5,BackgroundColor="b");
创建一个 blockedImage。
bim = blockedImage('tumor_091R.tif');创建一个最粗略级别的掩膜。
bmask = apply(bim, @(bs)~imbinarize(im2gray(bs.Data)),"Level",3);为掩膜定义的染色区域中至少 90% 像素为“on”的图像块创建一个 blockedImageDatastore。
mbls = selectBlockLocations(bim,... 'Levels', 1, ... 'Masks', bmask, 'InclusionThreshold', 0.90,... 'BlockSize', [256 256]); bimds = blockedImageDatastore(bim, 'BlockLocationSet', mbls);
读取并显示这些图像块。
bimds.ReadSize = 5; blocks = read(bimds); montage(blocks, "BorderSize", 5, "BackgroundColor", 'b')
从数值数据和标注数据创建分块图像。
bim = blockedImage("yellowlily.jpg",BlockSize=[512 512]); bimLabels = blockedImage("yellowlily-segmented.png",BlockSize=[512 512]);
为每个分块图像创建 blockedImageDatastore 对象。
bimds = blockedImageDatastore(bim); bimdsLabels = blockedImageDatastore(bimLabels);
将标注的数值数据变换为分类数据。
classes = ["Unknown","Flower","Leaf","Background"]; classIDs = [0 1 2 3]; bimdsCategorical = transform(bimdsLabels, ... @(bs){categorical(bs{1},classIDs,classes)});
将原始 blockedImageDatastore 与分类数据存储进行组合。
bimdsCombined = combine(bimds,bimdsCategorical);
从组合的数据存储中读取并显示数据。第一个元胞是图像数据，第二个元胞是分类标签。
data = read(bimdsCombined)
data=1×2 cell array
{512×512×3 uint8} {512×512 categorical}
imshow(labeloverlay(data{1},data{2})); 
