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如果只有物體和背景圖像I
,
O = im2bw(I); % suppose 1 labelled on the object and 0 on the background
Volume = length(find(O == 1));
上面的代碼將會給你物體的體積。
如果圖像中有各種物體,並且想要在其中獲得一個卷。例如你有如下圖左圖所示的MRI腦圖像,並且希望獲得水腫的體積(黃色部分內):在上面的代碼
I2 = im2bw(I);
I2 = bwareaopen(I2,100);
I2 = imdilate(I2,ones(3));
bw = bwlabel(I2);
bw
會給你右邊的數字。正如你可以看到有一些標有1三個部分 - 3。然後,
stats=regionprops(bw,'PixelIdxList');
length(stats(1).PixelIdxList)
length(stats(2).PixelIdxList)
length(stats(3).PixelIdxList)
會給你14455,404,9632分別。左側圖像中的黃色部分在右側標記爲3。所以物體的體積是9632.
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就目前而言,這太籠統和模糊了。你需要做一些閱讀,然後進行一些編碼,然後當你有一個更具體的問題涉及到你已經完成的工作時再回來。這聽起來像你應該做某種立體攝影測量 – nkjt