blockedImageDatastore
설명
blockedImageDatastore 객체는 하나 이상의 blockedImage 객체에 속하는 영상 블록의 모음을 관리합니다. blockedImageDatastore는 연관성이 없는 영상의 모음을 관리하는 imageDatastore와 비슷합니다.
생성
구문
설명
bimds = blockedImageDatastore(는 하나 이상의 images)blockedImage 객체인 images의 영상 블록 모음을 관리하는 blockedImageDatastore 객체를 생성합니다.
기본적으로 images에 여러 해상도 수준의 블록 형식 영상이 포함된 경우 blockedImageDatastore는 가장 세밀한 해상도 수준의 영상만 선택합니다. 기본적으로 데이터저장소의 블록 크기는 images에서 가장 세밀한 해상도 수준에 있는 첫 번째 요소의 BlockSize 속성과 같습니다.
bimds = blockedImageDatastore(는 sources)sources로 지정된 파일에서 데이터저장소를 만듭니다.
bimds = blockedImageDatastore(___,는 하나 이상의 이름-값 인수를 사용하여 쓰기 가능 속성을 설정합니다. 예를 들어 Name=Value)blockedImageDatastore(images,ReadSize=8)은 read 함수에 대한 각 호출마다 데이터저장소에서 8개의 블록을 반환합니다.
입력 인수
이름-값 인수
속성
객체 함수
combine | 여러 데이터저장소의 데이터 결합 |
countEachLabel | Counts number of pixel labels for each class |
hasdata | Returns true if more data is available in blocked image
datastore |
numpartitions | 데이터저장소 파티션 개수 |
partition | Return partitioned part of blocked image datastore |
preview | 데이터저장소에 있는 데이터의 서브셋 미리보기 |
read | Read data and metadata from blocked image datastore |
readall | Read all data from blocked image datastore |
reset | 데이터저장소를 초기 상태로 재설정 |
shuffle | 데이터저장소의 데이터 섞기 |
subset | Create subset of datastore or FileSet |
transform | 데이터저장소 변환 |
writeall | Write blocked image datastore to files |
예제
블록 형식 영상을 만듭니다.
bim = blockedImage("tumor_091R.tif");해상도 수준 및 블록 크기를 지정하여 데이터저장소를 만듭니다.
bls = selectBlockLocations(bim,Levels=2,BlockSize=[512 512]); bimds = blockedImageDatastore(bim,BlockLocationSet=bls);
데이터저장소에서 모든 블록을 읽어옵니다.
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}
블록 형식 영상을 표시합니다.
montage(b)
PNG 파일 형식의 영상 파일이 여러 개 포함된 FileSet 객체를 만듭니다.
fs = matlab.io.datastore.FileSet( ... fullfile(matlabroot,"toolbox","images","imdata"), ... "FileExtensions",".png");
어댑터를 지정하여 blockedImage 객체를 만듭니다. 이렇게 하면 적합한 어댑터를 선택하기 위해 각 파일을 검사해야 하는 단계를 건너뛰기 때문에 시간이 절약됩니다.
readAdapter = images.blocked.GenericImage;
bims = blockedImage(fs,"Adapter",readAdapter);모든 영상의 차원 수가 같아야 하므로 RGB 영상만 보존합니다.
bims = bims([bims.NumDimensions]==3); bimds = blockedImageDatastore(bims,"BlockSize",[300 500], ... "PadMethod","replicate");
blockedImageDatastore의 모든 블록을 표시합니다.
montage(readall(bimds),"Border",2,"BackgroundColor","w");
블록 형식 영상을 만듭니다.
bim = blockedImage("tumor_091R.tif");중첩 블록을 지정합니다.
blockSize = [512 512];
overlapPct = 0.5;
blockOffsets = round(blockSize.*overlapPct);
bls = selectBlockLocations(bim,BlockSize=blockSize, ...
BlockOffSets=blockOffsets,ExcludeIncompleteBlocks=true);블록 형식 영상 데이터저장소를 만듭니다.
bimds = blockedImageDatastore(bim,BlockLocationSet=bls);
중첩 블록을 표시합니다.
bimds.ReadSize = 6;
blocks = read(bimds);
montage(blocks, BorderSize=5,BackgroundColor="b");
블록 형식 영상을 만듭니다.
bim = blockedImage('tumor_091R.tif');가장 성긴 수준의 마스크를 만듭니다.
bmask = apply(bim, @(bs)~imbinarize(im2gray(bs.Data)),"Level",3);염색된 영역에서 최소 90%의 픽셀이 'on'(켜짐) 상태인 영역을 선택하는 마스크를 정의하여 blockedImageDatastore를 만듭니다.
mbls = selectBlockLocations(bim,... 'Levels', 1, ... 'Masks', bmask, 'InclusionThreshold', 0.90,... 'BlockSize', [256 256]); bimds = blockedImageDatastore(bim, 'BlockLocationSet', mbls);
블록을 읽어오고 표시합니다.
bimds.ReadSize = 5; blocks = read(bimds); montage(blocks, "BorderSize", 5, "BackgroundColor", 'b')
레이블이 지정된 숫자형 데이터에서 블록 형식 영상을 만듭니다.
bim = blockedImage("yellowlily.jpg",BlockSize=[512 512]); bimLabels = blockedImage("yellowlily-segmented.png",BlockSize=[512 512]);
각 블록 형식 영상에 대해 blockedImageDatastore 객체를 만듭니다.
bimds = blockedImageDatastore(bim); bimdsLabels = blockedImageDatastore(bimLabels);
레이블이 지정된 숫자형 데이터를 categorical형 데이터로 변환합니다.
classes = ["Unknown","Flower","Leaf","Background"]; classIDs = [0 1 2 3]; bimdsCategorical = transform(bimdsLabels, ... @(bs){categorical(bs{1},classIDs,classes)});
원래 blockedImageDatastore를 categorical형 데이터저장소와 결합합니다.
bimdsCombined = combine(bimds,bimdsCategorical);
결합된 데이터저장소에서 데이터를 읽어 들여 표시합니다. 첫 번째 셀은 영상 데이터이고, 두 번째 셀은 categorical형 레이블입니다.
data = read(bimdsCombined)
data=1×2 cell array
{512×512×3 uint8} {512×512 categorical}
imshow(labeloverlay(data{1},data{2})); 
