イメージ内の連結要素を条件によって分けたい

セマンティックセグメンテーションをおこなって以下の左図のような画像を表示しました.
そこから黄色ラベルが水色ラベルに触れている部分を右図のように抽出しました.
この二つを組み合わせて,黄色ラベルを水色ラベルに触れている連結要素とそうでない連結要素という風に分けたいのですが,どうすればよいでしょうか.
説明が拙くて申し訳ありませんが,よろしくお願い致します.

댓글 수: 6

Kenta
Kenta 2022년 1월 25일
こんにちは、
>黄色ラベルを水色ラベルに触れている連結要素とそうでない連結要素という風に分けたい
ということは、つまり3つの黄色の塊のうち、左二つが例えば赤、右の塊が青、その他が全部白で塗られたらいい、といったような感じでしょうか?
完成系のイメージの図や、左の画像のデータなどが添付されてると回答が得やすいかもしれません。
達也 藤井
達也 藤井 2022년 1월 26일
ご返信ありがとうございます。
完成形のイメージを以下に添付しました。
3つの黄色の塊のうち、真ん中と右の二つが水色ラベルと隣り合うので同じ色(青色)、水色ラベルと隣り合っていない左だけ違う色(赤色)にして、それ以外の要素は必要がないので黒にしたいと思っております。
Kenta
Kenta 2022년 1월 27일
左と真ん中は青(水色)の領域と触れ合ってる気がしますが、いかがでしょうか。
達也 藤井
達也 藤井 2022년 1월 27일
すみません、画像が分かりにくかったので色を変更して再度添付しました。
今まで水色と表記していたラベルは以下の画像でいう緑色のことを指していました。
青色の領域は今回は必要ない要素なので、無視してもらって大丈夫です。
Kenta
Kenta 2022년 1월 28일
なるほど、ありがとうございます。この画像のデータを添付いただくことは可能でしょうか
達也 藤井
達也 藤井 2022년 1월 28일
この画像のデータは次のように実行しました.
k=imread('検証画像.jpg');
B=imread('black.jpg');
%t=load('test.mat')
d=load('trainedNetwork_2.mat');
testSeg=semanticseg(k,d.trainedNetwork_2);
test=labeloverlay(B,testSeg);
%imshow(t.test)
imshow(test)
'検証画像.jpg'は実写の画像です.'black.jpg'はただの真っ黒な画像を使って,ラベリング結果だけを可視化するように出力しました.
本来の学習ネットワーク’trainedNetwork’も送ろうと思ったのですが,圧縮をしてもサイズが5MBを超えてしまったので添付できませんでした.代わりにサイズが5MB以下の簡易的なネットワーク'trainedNetwork_2'を添付したのですが,良い結果にならず画像自体が変わってしまいました.
一応念のために右図のデータも添付します.
testSeg2=zeros(size(testSeg));
for m=2:size(testSeg,2)-1
for n=2:size(testSeg,1)-1
xx=testSeg(m-1:m+1,n-1:n+1);
if (testSeg(m,n)=='midhuman');
num=length(find(xx=='carroad'));
testSeg2(m,n)=num;
end
end
end
test2=labeloverlay(B,testSeg2);
imshowpair(test,test2,'montage')
'midhuman'が黄色,'carroad'が緑(水色)をさしています.

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2022년 1월 28일

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