読み込んだ画像の行と列それぞれにグリッド線を引いて、そのブロック内ごとの平均を求める方法に関して
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読み込んだ画像の行と列それぞれにグリッド線を引いて、そのブロック内ごとの平均を求める方法はありますか。
Accepted Answer
I = imread('peppers.png'); % 対象画像データ読込
sz = size(I); % 画像データのサイズ
bk = round(sz(1:2)./[8 8]); % 個別ブロックのサイズ: 画像を縦横8分割する
- image processing toolboxが利用可能の場合：イメージの個別ブロック処理 - MATLAB blockproc - MathWorks 日本 「32 行 32 列のブロック内のピクセルを標準偏差に設定」を応用します。
fun = @(blk) mean(blk.data,[1 2]); % 処理内容を標準偏差から平均に変更
I2 = blockproc(I,bk,fun) % ブロック処理演算を実行(縦横8分割したので8*8*RGBの結果になる)
- image processing toolboxが利用不可の場合：MATLABのみで実行可能な例を示します。
for x = 1:bk(2):sz(2)
for y = 1:bk(1):sz(1)
I3((y-1)/bk(1)+1,(x-1)/bk(2)+1,:) ... % 平均値を計算(8*8*RGBの結果になる)
= mean(I(y:min(y+bk(1)-1,sz(1)),x:min(x+bk(2)-1,sz(2)),:),[1 2]);
end
end
I3
imshow(I); hold on; % 読み込んだ画像の行と列それぞれにグリッド線を引く
for x = 1:bk(2):sz(2)
line([x x],[0 sz(1)],'color','k');
end
for y = 1:bk(1):sz(1)
line([0 sz(2)],[y y],'color','k');
end
6 Comments
宗樹 岡本
on 4 Feb 2022
宗樹 岡本
on 4 Feb 2022
カラーマップに変換する事は可能です(平均値をuint8に丸めました)。
まだら模様になりますが目的に合っていますでしょうか。
I = imread('peppers.png'); sz = size(I);
I2 = blockproc(I, round(sz(1:2)./[8 8]), @(blk) uint8(mean(blk.data,[1 2])));
% ここまでは回答と同じです。ここから下がカラーマップへの変換です。
I2 = reshape(I2,64,3); % 8(縦)*8(横)*3(RGB)⇒64(縦横)*3(RGB)に並び替え
% ここから下が作成したカラーマップの表示です。
s = surface(membrane(1,100)); s.EdgeColor = 'none'; view(3); % 適当なグラフを描画
colormap(I2); colorbar; % 作成したカラーマップ用行列を設定、カラーバー表示
宗樹 岡本
on 5 Feb 2022
ありがとうございます。追加での質問よろしいでしょうか。
画像を上記の方法でブロック処理し、ブロックごとに平均を出し、それをマップ化した際、出力画像が小さくなってしまいます。その画像をimresize関数で元の画像の大きさに戻すと、ブロック内が平均化されていません。考えられる理由はありますでしょうか。ご教授よろしくお願いします。
%画像の縦横40分割しました
sz=size(I);
bk1=round(sz(1)./40);
bk2=round(sz(2)./40);
fun = @(block_struct) double(mean(block_struct.data,[1 2],"omitnan"));
I2 = blockproc(I,[bk1 bk2],fun) %→ここまではブロックごとに平均化できていました。
%画像のリサイズ
I3 = imresize(I2,[(bk1*40),(bk2*40)]); %→ブロックごとに平均化できていませんでした
Atsushi Ueno
on 5 Feb 2022
Edited: Atsushi Ueno
on 5 Feb 2022
>出力画像が小さくなってしまいます ⇒「ブロック内ごとの平均を求める」事が目的であると認識したので、ブロック内の平均値をスカラ値として出力した為です。縦横40分割した場合、出力のサイズは40*40*RGBになってしまいます。
上記リンク先の例に倣って、下記の様にすれば、各ブロック毎の出力が各ブロックのサイズと同じになるので、blockproc関数からは元の画像と同じサイズの出力結果が得られます。
また、正確な平均値をdouble型で出していますが、画像データとするにはuint8型にする必要があります。
%fun = @(block_struct) double(mean(block_struct.data,[1 2],"omitnan") * ones(size(block_struct.data));
fun = @(block_struct) uint8(mean(block_struct.data,[1 2],"omitnan") .* ones(size(block_struct.data))); % 訂正しました
宗樹 岡本
on 5 Feb 2022
More Answers (1)
カラーは面倒なので、
サンプルをグレースケールで128×128の画像にします
clc,clear,close all;
L = 128;
Img0 = imread('chacha_sq.jpeg');
Img0 = imresize(Img0,[L,L]);
Img = im2gray(Img0);
imshow(Img);
ブロックごとの平均を求めるのは簡単です
n行,m列ずつ区切りましょう
n = 32;
m = 32;
I = reshape(Img,n,m,[]);
A = reshape(mean(I,[1 2]),[],1,1)
ここからがめんどくさいです
n行ごとに1行分の黒線を追加し、m列ごとに1列分の黒線を追加します。
in = L/n;
jm = L/m;
IMG1 = [];
for ii = 1:in
tmp = cat(1,Img(1+n*(ii-1):n*ii,:),zeros(1,L));
IMG1 = [IMG1;tmp];
end
IMG2 = [];
clear tmp
for jj = 1:jm
tmp = cat(2,IMG1(:,1+m*(jj-1):m*jj),zeros(L+in,1));
IMG2 = [IMG2,tmp];
end
imshow(IMG2)
本当はreshapeで分割したものを戻したかったのですが、復元がうまくかず…
[i1,j1,k1] = size(I);
I1 = cat(1,I,zeros(1,j1,k1));
I1 = cat(2,I1,zeros(i1+1,1,k1));
[i2,j2,k2]=size(I1);
ll = sqrt(i2*j2*k2);
imshow(reshape(I1,ll,ll,1))
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