Question

问候Overflowers，

我在MatLab中有一个灰色图像矩阵，并且该图像的特定像素坐标很少。我想计算该矩阵中矩形区域内的值的平均值和标准差，以便：

它以一定角度（例如0°，45°，90°，135°）
它包含所有少数像素
每个角度的面积最小，其高度> =宽度

现在，如果我可以为垂直，水平和两个对角线情况做这件事，我会很高兴，但我真的很感激，如果我可以在任何角度做到这一点。

有什么想法吗？

Answer 1

因此，给定输入角度theta和一堆坐标points，您希望该角度处的最小包围矩形（这意味着什么？ - 高度轴设置为该角度？宽度轴？从垂直 - 顺时针（如标题）或水平 - 逆时针（如数学）？）的角度。此外，我们调整高度，使其> =宽度。

在这种情况下，我认为以下内容可能有效：

将坐标转换为新的坐标系，该坐标系只是按角度theta旋转的x-y轴（使用旋转矩阵）
在此坐标系中找到最小的包围矩形：现在只是在水平 - 垂直维度中找到最小的包围矩形（因此我们不再需要担心theta因为我们已经转换了坐标）
确保最小封闭矩形的高度为＆gt; = width
将矩形转换回原始坐标系（按theta向后旋转）。
使用这些坐标计算mean / stddev。

这样的事情可以起作用（未经测试），调整你的愿望：

% pts is 2xn
% theta is in degrees, anticlockwise from horizontal.
% returns 2xn matrix of indices into the min enclosing rectangle.
function minClosingRect = calcMinEnclosingRect( pts, theta )
    % convert to radians and rotate by theta degrees ANTICLOCKWISE
    thRad  = theta*pi/180;
    rotMat = [ cos(thRad) -sin(thRad); sin(thRad) cos(thRad) ];

    ptsRot = rotMat * pts;

    % find minimum enclosing rectangle of ptsRot
    %  in the horizontal-vertical direction
    % this is just min/max coords.
    minX = min(ptsRot(1,:));
    maxX = min(ptsRot(1,:));
    minY = min(ptsRot(2,:));
    maxY = max(ptsRot(2,:));

    % make sure height >= width
    if (maxY-minY)<(maxX-minX)
        % NOTE: depending on how you want you can extend
        % - out the bottom
        % - the top
        % - centred (etc)
        % e.g. to make the rectangle taller out the bottom
        minY = maxY - (maxX-minX);
    end

    % construct indices into rectangle
    [X Y] = meshgrid( minX:maxX, minY:maxY )


    % convert indices back by rotating thRad degrees backwards.
    rotMatInv = [ cos(-thRad) -sin(-thRad); sin(-thRad) cos(-thRad) ];
    minClosingRect = rotMatInv * [X(:) Y(:)]';

然后像这样使用它（一个警告是X / Y vs i / j）：

minClosingRect = calcMinEnclosingRect( pts, theta );
mean2( Img(minClosingRect) )
std2(  Img(minClosingRect) )

计算平均值和标准差

1 个答案: