regionprops

测量图像区域的属性

全页折叠

语法

stats = regionprops(BW,properties)

stats = regionprops(CC,properties)

stats = regionprops(L,properties)

stats = regionprops(regions,I,properties)

stats = regionprops(outputFormat,___)

说明

regionprops 函数测量图像中每个对象（连通分量）的属性，如面积、质心和边界框。regionprops 支持连续区域和不连续区域。

regionprops 使用二维图像的 8 连通邻域和更高维图像的最大连通性在二值图像中查找唯一对象。有关详细信息，请参阅像素连通性。要查找使用其他连通性类型的对象，请使用 bwconncomp 创建连通分量，然后改用 CC 参量将结果传递给 regionprops。

注意

要测量三维体图像中对象的属性，请考虑改用 regionprops3。虽然 regionprops 可以接受三维图像，但 regionprops3 支持更多的三维图像统计量。

当您调用 regionprops 函数时，可以省略 properties 参量，在这种情况下，该函数将返回 "Area"、"Centroid" 和 "BoundingBox" 测量值。

stats = regionprops(BW,properties) 测量二值图像 BW 中每个对象的属性。

示例

stats = regionprops(CC,properties) 测量每个连通分量 CC 的属性。

stats = regionprops(L,properties) 测量标注图像 L 中每个标注区域的属性。

stats = regionprops(regions,I,properties) 还测量灰度图像 I 中每个标注区域的像素值属性。第一个输入参量 regions 必须为 BW、CC 或 L 参量的有效值。

stats = regionprops(outputFormat,___) 还使用 outputFormat 参量将返回的测量值的格式指定为结构体数组或表。

示例

全部折叠

计算质心并在图像上叠加位置

打开实时脚本

将一个二值图像读入工作区中。

BW = imread('text.png');

使用 regionprops 计算图像中连通分量的质心。regionprops 函数以结构体数组形式返回质心。

s = regionprops(BW,'centroid');

将质心的 x 和 y 坐标存储到一个两列矩阵中。

centroids = cat(1,s.Centroid);

显示质心位置叠加的二值图像。

imshow(BW)
hold on
plot(centroids(:,1),centroids(:,2),'b*')
hold off

Figure contains an axes object. The hidden axes object contains 2 objects of type image, line. One or more of the lines displays its values using only markers

估计圆形目标的中心和半径并绘制圆

打开实时脚本

估计图像中圆形目标的中心和半径，并使用此信息在图像上绘制圆。在此示例中，regionprops 在表中返回测量的区域属性。

将图像读入工作区。

a = imread("circlesBrightDark.png");

将输入图像转换为二值图像。

bw = a < 50;
imshow(bw)
title("Image with Circles")

Figure contains an axes object. The hidden axes object with title Image with Circles contains an object of type image.

计算图像中区域的属性，并在表中返回数据。

stats = regionprops("table",bw,"Centroid", ...
    "MajorAxisLength","MinorAxisLength")

stats=3×3 table
        Centroid        MajorAxisLength    MinorAxisLength
    ________________    _______________    _______________

       300       120        79.517             79.517     
    330.29    369.92        109.49              108.6     
       450       240        99.465             99.465

获取圆的中心和半径。

centers = stats.Centroid;
diameters = mean([stats.MajorAxisLength stats.MinorAxisLength],2);
radii = diameters/2;

绘制圆。

hold on
viscircles(centers,radii)

ans = 
  Group with properties:

    Children: [2x1 Line]
     Visible: on
     HitTest: on

  Use GET to show all properties

hold off

Figure contains an axes object. The hidden axes object with title Image with Circles contains 3 objects of type line, image.

创建具有部分过滤后的对象的二值图像

打开实时脚本

读取一个二值图像并检测连通分量。

BW = imread("text.png");
CC = bwconncomp(BW);

测量每个连通分量的面积，并以表形式返回结果。

p = regionprops("table",CC,"Area");

创建一个仅包含第二个至第十个最大连通分量的二值图像。显示结果。

[~,idx] = sort(p.Area,"descend");
BWfilt = cc2bw(CC,ObjectsToKeep=idx(2:10));
imshow(BWfilt)

Figure contains an axes object. The hidden axes object contains an object of type image.

隔离垂直方向的区域

打开实时脚本

读取米粒的灰度图像，然后将图像转换为二值图像。

I = imread("rice.png");
BW = imbinarize(I);
imshow(BW)

Figure contains an axes object. The hidden axes object contains an object of type image.

测量每个区域的面积和边界框。

CC = bwconncomp(BW); 
stats = regionprops("table",CC,"Area","BoundingBox");

选择满足以下条件的区域：

该区域大于 50 个像素
边界框宽度小于 15 个像素，高度大于或等于 20 个像素。

area = stats.Area;
bbox = stats.BoundingBox;
selection = (area > 50) & (bbox(:,3) < 15) & (bbox(:,4) >= 20);
BW2 = cc2bw(CC,ObjectsToKeep=selection);

显示滤波后的图像。

imshow(BW2)

Figure contains an axes object. The hidden axes object contains an object of type image.

输入参数

全部折叠

`BW` — 二值图像
逻辑数组

二值图像，指定为任意维度的逻辑数组。

regionprops 根据每个分量的 top-left 极值，从左到右对二值图像中的对象进行排序。当多个对象具有相同的水平位置时，该函数从上到下对这些对象进行排序，然后再沿任何更高的维度进行排序。regionprops 返回测量的属性 stats，顺序与排序的对象相同。

数据类型: logical

`CC` — 连通分量
结构体

连通分量，指定为具有四个字段的结构体。您可以通过使用 bwconncomp 或 bwpropfilt 函数来获得连通分量结构体。

字段	描述
`Connectivity`	连通分量（对象）的连通性
`ImageSize`	二值图像的大小
`NumObjects`	二值图像中连通分量（对象）的数量
`PixelIdxList`	1×`NumObjects` 元胞数组，其中，元胞数组中的第 k 个元素是包含第 k 个对象中像素的线性索引的向量

数据类型: struct

`L` — 标注图像
数值数组 | 分类数组

标注图像，指定为下列项之一。

任意维数的数值数组。标注为 0 的像素构成背景。标注为 1 的像素构成一个对象；标注为 2 的像素构成第二个对象；以此类推。regionprops 将负值像素视为背景，并向下舍入非整数的输入像素。您可以通过 watershed 或 labelmatrix 等标注函数得到一个数值标注图像。
分类数组。每个类别对应一个不同区域。

`properties` — 测量的类型
`"basic"` (默认) | 字符串标量或字符向量的以逗号分隔的列表 | 字符串标量数组 | 字符向量元胞数组 | `"all"`

测量的类型，指定为字符串标量或字符向量的逗号分隔列表、字符串标量数组、字符向量的元胞数组，或者指定为 "all" 或 "basic"。

如果指定 "all"，则 regionprops 会计算所有形状测量值，对于灰度图像，还会计算像素值测量值。
如果指定 "basic"，则 regionprops 仅计算 "Area"、"Centroid" 和 "BoundingBox" 测量值。

下列各表列出了提供形状测量值的所有属性。像素值测量值表中列出的属性仅在指定灰度图像时有效。

形状测量值

属性名称描述 N 维支持 GPU 支持代码生成

"Area"

区域中的实际像素数，以标量形式返回。此值可能与 bwarea 返回的值略有不同，后者对不同像素模式赋予不同权重。

如需适合三维体区域的等效属性，请使用 regionprops3 的 "Volume" 属性。

是

"BoundingBox"

包含区域的最小外接框的位置和大小，以 1×(2*Q) 向量形式返回，其中Q 是图像维度。前 Q 个元素是边界框最小边角的坐标。接下来的 Q 个元素是外接框沿每个维度的大小。例如，值为 [5.5 8.5 11 14] 的二维边界框表示外接框左上角 (x,y) 坐标为 (5.5, 8.5)，框的水平宽度为 11 个像素，垂直高度为 14 个像素。

是

"Centroid"

区域的质心，以 1×Q 向量形式返回，其中Q 是图像维度。Centroid 的第一个元素是质心的水平坐标（即 x 坐标）。第二个元素是垂直坐标（即 y 坐标）。Centroid 的所有其他元素均按维度顺序排列。

下图显示一个不连续区域的质心和边界框。该区域由白色像素组成。绿框是边界框，红点是质心。

Centroid is within the bounding box encompassing a region.

是

"Circularity"

对象的圆度，以具有字段 Circularity 的结构体形式返回。该结构体包含输入图像中每个对象的圆度值。圆度值计算为：

(4*pi*Area/Perimeter^2)*(1 - 0.5/r)^2 其中 r = Perimeter/(2*pi) + 0.5

最大圆度值为 1。输入必须为一个标签矩阵或具有连续区域的二值图像。如果图像包含不连续区域，regionprops 将返回意外结果。

仅二维

否

是

"ConvexArea" ConvexImage 中的像素数，以标量形式返回。仅二维否否

"ConvexHull" 可以包含区域的最小凸多边形，以 p×2 矩阵形式返回。矩阵的每一行包含多边形一个顶点的 x 和 y 坐标。仅二维否否

"ConvexImage" 指定凸包的图像，凸包内的所有像素均被填充（设置为 on），以二值图像形式返回。图像大小与区域边界框的大小相同。对于恰好在凸包边界上的像素，regionprops 使用 Classify Pixels That Are Partially Enclosed by ROI 描述的算法。仅二维否否

"Eccentricity" 与区域具有相同二阶矩的椭圆的偏心率，以标量形式返回。偏心率是椭圆焦距与其长轴的比值。该值介于 0 和 1 之间。（0 和 1 是特例。偏心率为 0 的椭圆其实是圆，偏心率为 1 的椭圆是线段。）仅二维是是

"EquivDiameter" 与区域面积相同的圆的直径，以标量形式返回。计算为 sqrt(4*Area/pi)。仅二维是是

"EulerNumber" 区域中的对象数减去这些对象中的孔洞数，以标量形式返回。仅二维标签矩阵支持此属性。regionprops 使用 8 连通计算欧拉数（也称为欧拉示性数）。要了解有关连通性的详细信息，请参阅像素连通性。仅二维否是

"Extent" 区域中的像素数与边界框中总像素数的比率，以标量形式返回。计算方法为 Area 除以边界框的面积。仅二维是是

"Extrema"

区域中的极值点，以 8×2 矩阵形式返回。矩阵的每一行都包含其中一个点的 x 和 y 坐标。向量的形式为 [top-left top-right right-top right-bottom bottom-right bottom-left left-bottom left-top]。对于某些形状，多个极值点可以具有相同的坐标。

下图显示了两个不同区域的极值。在左侧区域中，每个极值点都不同。对于右侧区域，某些极值点（如 top-left 和 left-top）是相同的。

Two differently shaped regions, each with their eight extrema points labeled

仅二维

是

"FilledArea" FilledImage 中 on 像素的数量，以标量形式返回。是否是

"FilledImage"

与区域的边界框大小相同的图像，以二值数组形式返回。on 像素对应于该区域，所有孔洞都已填充，如下图所示。

Comparison of original region consisting of touching circles with filled region in which holes are filled.

是

否

是

"Image" 与区域的边界框大小相同的图像，以二值数组形式返回。on 像素对应于该区域，所有其他像素为 off。是是是

"MajorAxisLength" 与区域具有相同归一化二阶中心矩的椭圆长轴的长度（以像素为单位），以标量形式返回。仅二维是是

"MaxFeretProperties"

费雷特属性，包括最大值费雷特直径、其相对角度和坐标值，以具有下列字段的结构体形式返回：

字段	描述
`MaxFeretDiameter`	最大费雷特直径，即包围对象的凸包的对映顶点上任意两个边界点之间的最大距离。
`MaxFeretAngle`	最大费雷特直径相对于图像水平轴的角度。
`MaxFeretCoordinates`	最大费雷特直径的端点坐标。

输入可以是二值图像、连通分量或标签矩阵。

仅二维

否

"MinFeretProperties"

费雷特属性，包括最小费雷特直径、其相对角度和坐标值，以具有下列字段的结构体形式返回：

字段	描述
`MinFeretDiameter`	最小费雷特直径，即包围对象的凸包的对映顶点上任意两个边界点之间的最小距离。
`MinFeretAngle`	最小费雷特直径相对于图像水平轴的角度。
`MinFeretCoordinates`	最小费雷特直径的端点坐标。

输入可以是二值图像、连通分量或标签矩阵。

仅二维

否

"MinorAxisLength" 与区域具有相同归一化二阶中心矩的椭圆短轴的长度（以像素为单位），以标量形式返回。仅二维是是

"Orientation"

x 轴与椭圆长轴（该椭圆与区域具有相同的二阶矩）之间的角度，以标量形式返回。该值以度为单位，范围从 -90 度到 90 度。下图显示椭圆的轴和方向。图的左侧显示一个图像区域及其对应的椭圆。右侧显示相同的椭圆，蓝色实线表示轴。红点表示焦点。方向是水平虚线和长轴之间的角度。

Axes and orientation of ellipse surrounding an image region

仅二维

是

"Perimeter"

围绕区域边界的距离，以标量形式返回。regionprops 通过计算围绕区域边界的相邻像素对之间的距离来计算周长。如果图像包含不连续区域，regionprops 将返回意外结果。下图显示此对象的周长计算中包含的像素。

Perimeter pixels of a region

仅二维

否

是

"PixelIdxList" 区域中像素的线性索引，以包含 p 个元素的向量形式返回。是是是

"PixelList" 区域中像素的位置，以 p×Q 矩阵形式返回。矩阵的每一行都具有 [x y z ...] 形式，指定区域中一个像素的坐标。是是是

"Solidity"

凸包中区域内像素所占的比例，以标量形式返回。实度计算为 Area/ConvexArea。

regionprops 只能计算二维图像的实度。要计算三维图像的实度，请使用 regionprops3。

仅二维

否

"SubarrayIdx" 对象边界框内 L 的元素，以包含索引的元胞数组形式返回，以便 L(idx{:}) 提取元素。是是否

下表中的像素值测量属性仅在指定灰度图像 I 时有效。

像素值测量值

属性名称	描述	N 维支持	GPU 支持	代码生成
`"MaxIntensity"`	区域中强度最大的像素的值，以标量形式返回。	是	是	是
`"MeanIntensity"`	区域中所有强度值的均值，以标量形式返回。	是	是	是
`"MinIntensity"`	区域中强度最低的像素的值，以标量形式返回。	是	是	是
`"PixelValues"`	区域中的像素数，以 p×1 向量形式返回，其中 p 是区域中的像素数。向量中的每个元素都包含区域中一个像素的值。	是	是	是
`"WeightedCentroid"`	基于位置和强度值的区域中心，以坐标的 p×`Q` 向量形式返回。`WeightedCentroid` 的第一个元素是加权质心的水平坐标（即 x 坐标）。第二个元素是垂直坐标（即 y 坐标）。`WeightedCentroid` 的所有其他元素均按维度顺序排列。	是	是	是

数据类型: char | string | cell

`I` — 要测量的图像
灰度图像

要测量的图像，指定为灰度图像。图像的大小必须与二值图像 BW、连通分量结构体 CC 或标注图像 L 的大小相匹配。

数据类型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32

`outputFormat` — 输出格式
`"struct"` (默认) | `"table"`

测量值 stats 的输出格式，指定为以下值之一。

值	描述
`"struct"`	返回一个结构体数组，其长度等于 `BW`、`CC.NumObjects` 或 `max(L(:))` 中的对象数。该结构体数组的字段表示每个区域的不同属性，由 `properties` 指定。
`"table"`	返回一个 `table`，其高度（行数）等于 `BW`、`CC.NumObjects` 或 `max(L(:))` 中的对象数。变量（列）表示每个区域的不同属性，由 `properties` 指定。

数据类型: char | string

输出参量

全部折叠

`stats` — 测量值
`struct` 数组 (默认) | 表

测量值，以结构体数组或表形式返回。数组中的结构体数或表中的行数等于 BW、CC.NumObjects 或 max(L(:)) 中的对象数。每个结构体的字段或每行中的变量表示为每个区域计算的属性，由 properties 指定。如果输入图像是分类标注图像 L，则 stats 包含属性为 "LabelName" 的附加字段或变量。

stats 中测量值的顺序与二值图像 BW 中的排序对象相同，或与 CC 或 L 指定的排序对象的顺序相同。

详细信息

全部折叠

连续区域和不连续区域

连续区域也称为对象、连通分量或斑点。包含连续区域的标注图像 L 看起来可能像下面这样：

1 1 0 2 2 0 3 3
1 1 0 2 2 0 3 3

L 中等于 1 的元素属于第一个连续区域或连通分量；L 中等于 2 的元素属于第二个连通分量；以此类推。

不连续区域是可以包含多个连通分量的区域。包含不连续区域的标注图像看起来可能像下面这样：

1 1 0 1 1 0 2 2
1 1 0 1 1 0 2 2

L 中等于 1 的元素属于第一个区域，该区域是不连续的，包含两个连通分量。L 中等于 2 的元素属于第二个区域，它是单个连通分量。

提示

regionprops 在计算相关测量值时使用中间结果。因此，在对 regionprops 的一次调用中计算所有期望的测量值是最快的。
大多数测量值都不需要花太多时间来计算。但是，下列测量值的计算可能需要较长时间，具体取决于 L 中的区域数量：
- "ConvexHull"
- "ConvexImage"
- "ConvexArea"
- "FilledImage"
cc2bw 函数可用于创建仅包含符合特定条件的部分对象或区域的二值图像。

扩展功能

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

用法说明和限制：

regionprops 支持 C 代码生成（需要 MATLAB^® Coder™）。请注意，如果您选择通用的 MATLAB Host Computer 目标平台，regionprops 生成的代码将使用平台特定的预编译共享库。使用共享库可保留性能上的优化，但适用范围仅限于生成的代码所适用的目标平台。有关详细信息，请参阅Image Processing Toolbox 中代码生成支持的类型。
仅支持二值图像或数值标注图像。不支持分类数据类型的输入标注图像。
不支持指定输出类型 "table"。
不支持传递属性的元胞数组。请改用逗号分隔列表。
支持除 "ConvexArea"、"ConvexHull"、"ConvexImage"、"MaxFeretProperties"、"MinFeretProperties"、"Solidity" 和 "SubarrayIdx" 之外的所有属性。

GPU 代码生成
使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

用法说明和限制：

GPU Coder™ 只为二值图像生成优化的 CUDA^® 代码。为输入标注图像生成的代码未经过优化。不支持分类数据类型的输入标注图像。
不支持指定输出类型 "table"。
不支持传递属性的元胞数组。请改用逗号分隔列表。
仅支持 "Area"、"BoundingBox"、"Centroid"、"Eccentricity"、"EquivDiameter"、"Extent"、"MajorAxisLength"、"MinorAxisLength"、"Orientation"、"PixelIdxList""PixelList"、"MaxIntensity"、"MeanIntensity"、"MinIntensity"、"PixelValues" 和 "WeightedCentroid" 属性。

基于线程的环境
使用 MATLAB® `backgroundPool` 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` 加快代码运行速度。

此函数完全支持基于线程的环境。有关详细信息，请参阅在基于线程的环境中运行 MATLAB 函数。

GPU 数组
通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

用法说明和限制：

gpuArray 输入必须为二维逻辑矩阵或二维标签矩阵。
不支持连通分量结构体 (CC) 输入。
不支持以下属性："ConvexArea"、"ConvexHull"、"ConvexImage"、"Circularity"、"EulerNumber"、"FilledArea"、"FilledImage"、"MaxFeretProperties"、"MinFeretProperties" 和 "Solidity"。
"struct" 是唯一受支持的返回类型。

有关详细信息，请参阅GPU 上的图像处理。

版本历史记录

在 R2006a 之前推出

全部展开

R2023a: 新圆度方程

regionprops 函数使用新方程来计算圆度。新方程消除了一种偏差，这种偏差导致计算出的圆度对于相对较小的对象来说过高。

如果您想使用旧方程来重现圆度测量值，可以使用以下命令：

props = regionprops(I,["Area" "Perimeter"]);
oldCircularity = 4*pi*props.Area ./ props.Perimeter.^2;

R2022b: 支持基于线程的环境

regionprops 现在支持基于线程的环境。

R2022a: `regionprops` 将所有输入的 `Image`、`ConvexImage` 和 `FilledImage` 属性作为元胞数组存储在输出表中

从 R2022a 开始，当指定表输出格式时，regionprops 函数将 Image、ConvexImage 和 FilledImage 属性值存储为元胞数组，而不考虑图像对象的大小。在以前的版本中，如果对象边界框的大小为 1×1 或 1×n，这些属性将作为数值标量或行向量存储在输出表中。

要更新您的代码，请使用圆点表示法并通过花括号 {} 来访问 Image、ConvexImage 和 FilledImage 属性的值。例如，使用以下代码访问输入图像 BW 中第一个对象的 Image 属性。在以前的版本中，不需要花括号来访问存储为数值标量或行向量的值。

stats = regionprops("table",BW,"Image");
imdata = stats.Image{1};

R2020a: 支持分类数据

regionprops 现在支持分类图像数据。

R2019a: 新圆度和费雷特属性

regionprops 现在测量二值图像中区域的圆度和费雷特属性。要测量圆度、最小费雷特属性或最大费雷特属性，请在指定 properties 参量时分别包括 "Circularity"、"MinFeretProperties" 或 "MaxFeretProperties"。

另请参阅

regionprops

语法

说明

示例

计算质心并在图像上叠加位置

估计圆形目标的中心和半径并绘制圆

创建具有部分过滤后的对象的二值图像

隔离垂直方向的区域

输入参数

BW — 二值图像 逻辑数组

CC — 连通分量 结构体

L — 标注图像 数值数组 | 分类数组

properties — 测量的类型 "basic" (默认) | 字符串标量或字符向量的以逗号分隔的列表 | 字符串标量数组 | 字符向量元胞数组 | "all"

I — 要测量的图像 灰度图像

outputFormat — 输出格式 "struct" (默认) | "table"

输出参量

stats — 测量值 struct 数组 (默认) | 表

详细信息

连续区域和不连续区域

提示

扩展功能

C/C++ 代码生成 使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

GPU 代码生成 使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

基于线程的环境 使用 MATLAB® backgroundPool 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool 加快代码运行速度。

GPU 数组 通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

版本历史记录

R2023a: 新圆度方程

R2022b: 支持基于线程的环境

R2022a: regionprops 将所有输入的 Image、ConvexImage 和 FilledImage 属性作为元胞数组存储在输出表中

R2020a: 支持分类数据

R2019a: 新圆度和费雷特属性

另请参阅

主题

WeChat

`BW` — 二值图像
逻辑数组

`CC` — 连通分量
结构体

`L` — 标注图像
数值数组 | 分类数组

`properties` — 测量的类型
`"basic"` (默认) | 字符串标量或字符向量的以逗号分隔的列表 | 字符串标量数组 | 字符向量元胞数组 | `"all"`

`I` — 要测量的图像
灰度图像

`outputFormat` — 输出格式
`"struct"` (默认) | `"table"`

`stats` — 测量值
`struct` 数组 (默认) | 表

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

GPU 代码生成
使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

基于线程的环境
使用 MATLAB® `backgroundPool` 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` 加快代码运行速度。

GPU 数组
通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

R2022a: `regionprops` 将所有输入的 `Image`、`ConvexImage` 和 `FilledImage` 属性作为元胞数组存储在输出表中