Image Matlab-根据regionprops过滤标记矩阵

我已经标记了一个图像（使用

bwlabel

），然后，我使用

regionprops

获取标记对象的偏心度。我现在要做的是过滤每个偏心率低于0.5的标记对象

到目前为止，我已经能够使用

find

获得那些符合条件的区域的数量，但我不知道如何使用它们来过滤原始标记图像

例如：

labeledImage = bwlabel(originalImage);
properties = regionprops(labeledImage, 'eccentricity');
eccentricities = cat(1, properties.Eccentricity);

regions = find(eccentricities > 0.5);
% now what?

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我曾试图用<代码>做< /COD>循环，但它是缓慢的地狱，我确信必须有一个隐藏的Matlab函数来完成它。

OK，看起来函数<代码>成员< /代码>做了这个把戏，但是我确信你们知道更好的方法。

< P>如果你仍在试图解决这个问题，请考虑下面的例子：

BW = imread('text.png');

CC = bwconncomp(BW);
L = labelmatrix(CC);

props = regionprops(CC, 'eccentricity');
idx = ( [props.Eccentricity] > 0.6);

BW2 = ismember(L,find(idx));    %# filter components with Eccentricity>0.6
BW3 = ismember(L,find(~idx));   %# filter components with Eccentricity<0.6

subplot(131), imshow(BW)
subplot(132), imshow(BW2)
subplot(133), imshow(BW3)

BW=imread（'text.png'）；
CC=BWConComp（BW）；
L=labelmatrix（CC）；
道具=区域道具（CC，“偏心度”）；
idx=（[道具偏心率]>0.6）；
BW2=ismember（L，find（idx））；%偏心率>0.6的过滤器组件
BW3=ismember（L，find（~idx））；%偏心过滤元件