ImageJ实践——拟合矩形选区探究(bounding rectangle),左侧优先法则

news2024/11/13 9:37:41

在上一篇ImageJ实践中ImageJ实践——测量大小/长短(以细胞为例),我勾选了Set Measurements中的Bounding rectangle以测量细胞的长和宽(实际上是拟合矩形的长短边),文末我也提出了自己的疑惑:拟合矩形选区是否总是水平的?

此文我将深入探索ImageJ的Bounding rectangle工作实现效果,即可视化拟合矩形以便进行判断。

实测效果

实测1

在这里插入图片描述
测量结果:
width:0.425
height:0.428

实测2

在这里插入图片描述
测量结果:
width:0.413
height:0.398

实测3

在这里插入图片描述
测量结果:
width:0.480
height:0.397

实测4

在这里插入图片描述
测量结果:
width:0.453
height:0.338

总结

夹角长短WH
左小右大左短右长W短H长
左大右小左长右短W长H短
左小右大左长右短W长H短
左大右小左短右长W长H短

注:W表示结果中的Width,H表示结果中的Height

通过上面4例实测和总结表:观察夹角和WH,发现夹角和WH的关系并不一一对应,如果说哪边夹角大哪边就是W且长,反之则是H且短,那么第3例则不支持此结论;观察长短和WH,发现长短和WH的关系更没有共同之处。但如果结合来看,假设将左边的优先级全部提高,即夹角和长短优先判断左边,如果左边的夹角或/且长短 大于或/且长于右边,那么左为W,右为H,其余则为左为H,右为W。 所以左边是W的几率为75%,右边只有夹角大且更长时才为W,仅为25%。

所以说,拟合矩形测量的Width和Height更侧重于Width的“宽”,而我在统计时需要的Length和Widht更侧重于Length的“长”。

虽然不清楚Imagej测量拟合矩形时输出的Width和Height代码如何,但通过实测也可以反推出ImageJ内部处理Widht和Height的逻辑,我称之为“左侧优先法则”。

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