객체 분석

경계, 원, 선 검출, 경계선 추적, 4진 트리 분해 수행

영상에서 경계는 영상의 명암이 급격하게 변화하는 경로를 따라 표시되는 곡선입니다. 경계는 종종 장면 속 객체의 경계선과 연관되어 있습니다. 다양한 알고리즘을 사용하여 직선, 둥근 객체 또는 임의의 형태 영역의 경계를 검출할 수 있습니다. 이와 반대로 경계가 없는 유사 블록을 검출할 수 있습니다.

함수

모두 확장

경계선 표시하기

`bwboundaries`	이진 영상에서 객체 경계선 추적
`bwtraceboundary`	이진 영상에서 객체 추적
`visboundaries`	Plot region boundaries

원 검출하기

`imfindcircles`	원형 허프 변환(Circular Hough Transform)을 사용하여 원 찾기
`viscircles`	원 생성

경계와 기울기 검출하기

`edge`	2차원 회색조 영상에서 경계 찾기
`edge3`	Find edges in 3-D grayscale volume
`imgradient`	2차원 영상에서 기울기의 크기와 방향 구하기
`imgradientxy`	2차원 영상의 방향 기울기 찾기
`imgradient3`	Find gradient magnitude and direction of 3-D image
`imgradientxyz`	Find directional gradients of 3-D image

선 검출하기

`hough`	허프 변환(Hough Transform)
`houghlines`	허프 변환(Hough Transform) 기반 선분 추출
`houghpeaks`	허프 변환에서 피크 식별
`radon`	라돈 변환
`iradon`	라돈 역변환

4진 트리 분해를 사용하여 동종 블록 검출하기

`qtdecomp`	Quadtree decomposition
`qtgetblk`	Block values in quadtree decomposition
`qtsetblk`	Set block values in quadtree decomposition

도움말 항목

경계 검출
경계 검출은 영상 내에서 객체의 경계선을 찾는 기법입니다.
영상의 경계 추적하기
영상에서 하나의 객체 또는 모든 객체의 경계를 표시할 수 있습니다.
허프 변환(Hough Transform)
허프 변환은 영상에서 직선(가로와 세로 방향으로 임의의 각도로 기울어진 직선 포함)을 검출합니다. 허프 변환은 속도가 빠르지만 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
Detect Lines Using Radon Transform
This example shows how to detect lines and identify the strongest lines in an image using the Radon transform.
Quadtree Decomposition
Quadtree decomposition is useful as a first step in adaptive image compression. The decomposition involves subdividing an image into homogenous blocks.