둥근 객체 식별하기

이 예제에서는 경계선 추적 루틴인 bwboundaries를 사용하여 원형률을 기준으로 객체를 분류하는 방법을 보여줍니다.

1단계: 영상 읽어 들이기

pills_etc.png를 읽어 들입니다.

RGB = imread('pillsetc.png');
imshow(RGB)

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

2단계: 영상 이진화하기

bwboundaries를 사용한 경계선 추적을 준비하기 위해 영상을 흑백으로 변환합니다.

I = rgb2gray(RGB);
bw = imbinarize(I);
imshow(bw)

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

3단계: 잡음 제거하기

모폴로지 함수를 사용하여, 원하는 객체에 속하지 않는 픽셀을 제거합니다.

픽셀 수가 30개 미만인 모든 객체를 제거합니다.

bw = bwareaopen(bw,30);
imshow(bw)

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

펜 뚜껑의 간격을 채웁니다.

se = strel('disk',2);
bw = imclose(bw,se);
imshow(bw)

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

각 경계로 둘러싸인 영역을 추정하는 데 regionprops를 사용할 수 있도록 모든 구멍을 채웁니다.

bw = imfill(bw,'holes');
imshow(bw)

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

4단계: 경계선 찾기

외부 경계선에만 초점을 둡니다. 옵션 'noholes'를 사용하면, bwboundaries가 내부 윤곽선을 찾는 것을 방지하기 때문에 처리 속도가 빨라집니다.

[B,L] = bwboundaries(bw,'noholes');

레이블 행렬을 표시하고 각 경계를 그립니다.

imshow(label2rgb(L,@jet,[.5 .5 .5]))
hold on
for k = 1:length(B)
  boundary = B{k};
  plot(boundary(:,2),boundary(:,1),'w','LineWidth',2)
end

Figure contains an axes. The axes contains 7 objects of type image, line.

5단계: 둥근 객체 확인하기

각 객체의 면적과 둘레를 측정합니다. 그러한 결과를 기반으로, 객체의 원형률을 나타내는 단순한 메트릭을 만듭니다.

$metric = \frac{4 π * area}{{perimeter}^{2}}$

이 메트릭은 원에 대해서만 1이고, 다른 모든 형태에 대해서는 1보다 작습니다. 이러한 구분 과정은 적합한 임계값을 설정하여 조정할 수 있습니다. 이 예제에서는 알약만 원형으로 분류하기 위해 임계값 0.94를 사용합니다.

regionprops를 사용하여, 모든 객체의 면적 추정값을 얻습니다. bwboundaries에서 반환된 레이블 행렬은 regionprops에서 다시 사용할 수 있습니다.

stats = regionprops(L,'Area','Centroid');

threshold = 0.94;

% loop over the boundaries
for k = 1:length(B)

  % obtain (X,Y) boundary coordinates corresponding to label 'k'
  boundary = B{k};

  % compute a simple estimate of the object's perimeter
  delta_sq = diff(boundary).^2;    
  perimeter = sum(sqrt(sum(delta_sq,2)));
  
  % obtain the area calculation corresponding to label 'k'
  area = stats(k).Area;
  
  % compute the roundness metric
  metric = 4*pi*area/perimeter^2;
  
  % display the results
  metric_string = sprintf('%2.2f',metric);

  % mark objects above the threshold with a black circle
  if metric > threshold
    centroid = stats(k).Centroid;
    plot(centroid(1),centroid(2),'ko');
  end
  
  text(boundary(1,2)-35,boundary(1,1)+13,metric_string,'Color','y',...
       'FontSize',14,'FontWeight','bold')
  
end

title(['Metrics closer to 1 indicate that ',...
       'the object is approximately round'])

Figure contains an axes. The axes with title Metrics closer to 1 indicate that the object is approximately round contains 15 objects of type image, line, text.

참고 항목

둥근 객체 식별하기

1단계: 영상 읽어 들이기

2단계: 영상 이진화하기

3단계: 잡음 제거하기

4단계: 경계선 찾기

5단계: 둥근 객체 확인하기

참고 항목

관련 항목

Image Processing Toolbox 문서

지원

Introducing Deep Learning with MATLAB