如何在matlab中找到轮廓轴的方向？

我想找到用下面的代码绘制的等高线的

方向

，

主轴长度

和

主轴长度

在我看来，我可能必须使用

regionprops

命令，但我不知道如何做到这一点。我想找到等高线轴的方向，画出这样的图

---

我怎样才能完成这项任务？非常感谢您的帮助

与其尝试处理

轮廓的图形输出

，不如建议使用来计算，然后使用x/y点来估计长轴和短轴长度以及方向（对于此，我使用了文件交换提交）

这看起来像下面这样。请注意，我已将输入修改为

contourc

，因为前两个输入应该是矢量形式，而不是

meshgrid

的输出

% Compute the three contours for your data
contourmatrix = contourc(linspace(-10,10,100), linspace(-10,10,100), z_plat, 3);

% Create a "pointer" to keep track of where we are in the output
start = 1;
count = 1;

% Now loop through each contour
while start < size(contourmatrix, 2)
    value = contourmatrix(1, start);
    nPoints = contourmatrix(2, start);

    contour_points = contourmatrix(:, start + (1:nPoints));

    % Now fit an ellipse using the file exchange
    ellipsedata(count) = fit_ellipse(contour_points(1,:), contour_points(2,:));

    % Increment the start pointer
    start = start + nPoints + 1;
    count = count + 1;
end

orientations = [ellipsedata.phi];
%   0   0   0   

major_length = [ellipsedata.long_axis];
%   4.7175    3.3380    2.1539

minor_length = [ellipsedata.short_axis];
%   4.7172    3.3378    2.1532

---

与其尝试处理

轮廓的图形输出，我建议使用来计算，然后使用x/y点来估计长轴和短轴长度以及方向（对于此，我使用了文件交换提交）

这看起来像下面这样。请注意，我已将输入修改为
contourc
，因为前两个输入应该是矢量形式，而不是
meshgrid
的输出

% Compute the three contours for your data
contourmatrix = contourc(linspace(-10,10,100), linspace(-10,10,100), z_plat, 3);

% Create a "pointer" to keep track of where we are in the output
start = 1;
count = 1;

% Now loop through each contour
while start < size(contourmatrix, 2)
    value = contourmatrix(1, start);
    nPoints = contourmatrix(2, start);

    contour_points = contourmatrix(:, start + (1:nPoints));

    % Now fit an ellipse using the file exchange
    ellipsedata(count) = fit_ellipse(contour_points(1,:), contour_points(2,:));

    % Increment the start pointer
    start = start + nPoints + 1;
    count = count + 1;
end

orientations = [ellipsedata.phi];
%   0   0   0   

major_length = [ellipsedata.long_axis];
%   4.7175    3.3380    2.1539

minor_length = [ellipsedata.short_axis];
%   4.7172    3.3378    2.1532

谢谢@Suever。这有助于我实现我的想法。
我在代码中添加了一些行：

clear
[X1 , X2] = meshgrid(linspace(-10,10,100),linspace(-10,10,100));
mu = [-1,0];
a = [3,2;1,4];
a = a * a';
sigm = a;
xx_size = length(mu);
tem_matrix = ones(size(X1));

x_mesh= cell(1,xx_size);
for i = 1 : xx_size
    x_mesh{i} = tem_matrix * mu(i);
end
x_mesh= {X1,X2};
temp_mesh = [];
for i = 1 : xx_size
    temp_mesh = [temp_mesh x_mesh{i}(:)];
end
Z = mvnpdf(temp_mesh,mu,sigm);
z_plat = reshape(Z,size(X1));
figure;contour(X1, X2, z_plat,3, 'LineWidth', 2,'color','m');
hold on;

% Compute the three contours for your data
contourmatrix = contourc(linspace(-10,10,100), linspace(-10,10,100), z_plat, 3);
% Create a "pointer" to keep track of where we are in the output
start = 1;
count = 1;
% Now loop through each contour
while start < size(contourmatrix, 2)
    value = contourmatrix(1, start);
    nPoints = contourmatrix(2, start);
    contour_points = contourmatrix(:, start + (1:nPoints));
    % Now fit an ellipse using the file exchange
    ellipsedata(count) = fit_ellipse(contour_points(1,:), contour_points(2,:));
    % Increment the start pointer
    start = start + nPoints + 1;
    count = count + 1;
end

orientations = [ellipsedata.phi];  
major_length = [ellipsedata.long_axis];
minor_length = [ellipsedata.short_axis];
tet = orientations(1);
x1 = mu(1);
y1 = mu(2);
a = sin(tet) * sqrt(major_length(1));
b = cos(tet) * sqrt(major_length(1));
x2 = x1 + a;
y2 = y1 + b;

line([x1, x2], [y1, y2],'linewidth',2);

tet = ( pi/2 + orientations(1) );
a = sin(tet) * sqrt(minor_length(1));
b = cos(tet) * sqrt(minor_length(1));
x2 = x1 + a;
y2 = y1 + b;
line([x1, x2], [y1, y2],'linewidth',2);

清除
[X1，X2]=meshgrid（linspace（-10,10100），linspace（-10,10100））；
mu=[-1,0]；
a=[3,2；1,4]；
a=a*a'；
sigm=a；
xx_尺寸=长度（μ）；
tem_矩阵=个（尺寸（X1））；
x_网格=单元（1，xx_大小）；
对于i=1:xx_尺寸
x_mesh{i}=tem_矩阵*mu（i）；
结束
x_网格={X1，X2}；
温度网格=[]；
对于i=1:xx_尺寸
temp_mesh=[temp_mesh x_mesh{i}（：）]；
结束
Z=mvnpdf（温度网格，μ，sigm）；
z_plat=重塑（z，尺寸（X1））；
图形轮廓（X1，X2，z_平台，3，'线宽'，2，'颜色'，'m'）；
等等
%计算数据的三条等高线
轮廓矩阵=轮廓C（邻域（-10,10100），邻域（-10,10100），z_plat，3）；
%创建一个“指针”来跟踪我们在输出中的位置
开始=1；
计数=1；
%现在循环通过每个轮廓
开始时<尺寸（轮廓矩阵，2）
值=轮廓矩阵（1，开始）；
nPoints=轮廓矩阵（2，开始）；
轮廓点=轮廓矩阵（：，开始+（1:nPoints））；
%现在使用文件交换来拟合椭圆
椭圆数据（计数）=拟合椭圆（轮廓点（1，：），轮廓点（2，：）；
%递增开始指针
start=start+nPoints+1；
计数=计数+1；
结束
方向=[ellipsedata.phi]；
长轴长度=[ellipsedata.长轴]；
短轴长度=[ellipsedata.短轴]；
tet=方向（1）；
x1=mu（1）；
y1=mu（2）；
a=正弦（tet）*sqrt（主长度（1））；
b=cos（tet）*sqrt（主长度（1））；
x2=x1+a；
y2=y1+b；
线（[x1，x2]，[y1，y2]，'linewidth'，2）；
tet=（pi/2+取向（1））；
a=正弦（tet）*sqrt（小长度（1））；
b=cos（tet）*sqrt（小长度（1））；
x2=x1+a；
y2=y1+b；
线（[x1，x2]，[y1，y2]，'linewidth'，2）；

谢谢@Suever。这有助于我实现我的想法。
我在代码中添加了一些行：

clear
[X1 , X2] = meshgrid(linspace(-10,10,100),linspace(-10,10,100));
mu = [-1,0];
a = [3,2;1,4];
a = a * a';
sigm = a;
xx_size = length(mu);
tem_matrix = ones(size(X1));

x_mesh= cell(1,xx_size);
for i = 1 : xx_size
    x_mesh{i} = tem_matrix * mu(i);
end
x_mesh= {X1,X2};
temp_mesh = [];
for i = 1 : xx_size
    temp_mesh = [temp_mesh x_mesh{i}(:)];
end
Z = mvnpdf(temp_mesh,mu,sigm);
z_plat = reshape(Z,size(X1));
figure;contour(X1, X2, z_plat,3, 'LineWidth', 2,'color','m');
hold on;

% Compute the three contours for your data
contourmatrix = contourc(linspace(-10,10,100), linspace(-10,10,100), z_plat, 3);
% Create a "pointer" to keep track of where we are in the output
start = 1;
count = 1;
% Now loop through each contour
while start < size(contourmatrix, 2)
    value = contourmatrix(1, start);
    nPoints = contourmatrix(2, start);
    contour_points = contourmatrix(:, start + (1:nPoints));
    % Now fit an ellipse using the file exchange
    ellipsedata(count) = fit_ellipse(contour_points(1,:), contour_points(2,:));
    % Increment the start pointer
    start = start + nPoints + 1;
    count = count + 1;
end

orientations = [ellipsedata.phi];  
major_length = [ellipsedata.long_axis];
minor_length = [ellipsedata.short_axis];
tet = orientations(1);
x1 = mu(1);
y1 = mu(2);
a = sin(tet) * sqrt(major_length(1));
b = cos(tet) * sqrt(major_length(1));
x2 = x1 + a;
y2 = y1 + b;

line([x1, x2], [y1, y2],'linewidth',2);

tet = ( pi/2 + orientations(1) );
a = sin(tet) * sqrt(minor_length(1));
b = cos(tet) * sqrt(minor_length(1));
x2 = x1 + a;
y2 = y1 + b;
line([x1, x2], [y1, y2],'linewidth',2);

清除
[X1，X2]=meshgrid（linspace（-10,10100），linspace（-10,10100））；
mu=[-1,0]；
a=[3,2；1,4]；
a=a*a'；
sigm=a；
xx_尺寸=长度（μ）；
tem_矩阵=个（尺寸（X1））；
x_网格=单元（1，xx_大小）；
对于i=1:xx_尺寸
x_mesh{i}=tem_矩阵*mu（i）；
结束
x_网格={X1，X2}；
温度网格=[]；
对于i=1:xx_尺寸
temp_mesh=[temp_mesh x_mesh{i}（：）]；
结束
Z=mvnpdf（温度网格，μ，sigm）；
z_plat=重塑（z，尺寸（X1））；
图形轮廓（X1，X2，z_平台，3，'线宽'，2，'颜色'，'m'）；
等等
%计算数据的三条等高线
轮廓矩阵=轮廓C（邻域（-10,10100），邻域（-10,10100），z_plat，3）；
%创建一个“指针”来跟踪我们在输出中的位置
开始=1；
计数=1；
%现在循环通过每个轮廓
开始时<尺寸（轮廓矩阵，2）
值=轮廓矩阵（1，开始）；
nPoints=轮廓矩阵（2，开始）；
轮廓点=轮廓矩阵（：，开始+（1:nPoints））；
%现在使用文件交换来拟合椭圆
椭圆数据（计数）=拟合椭圆（轮廓点（1，：），轮廓点（2，：）；
%递增开始指针
start=start+nPoints+1；
计数=计数+1；
结束
方向=[ellipsedata.phi]；
长轴长度=[ellipsedata.长轴]；
短轴长度=[ellipsedata.短轴]；
tet=方向（1）；
x1=mu（1）；
y1=mu（2）；
a=正弦（tet）*sqrt（主长度（1））；
b=cos（tet）*sqrt（主长度（1））；
x2=x1+a；
y2=y1+b；
线（[x1，x2]，[y1，y2]，'linewidth'，2）；
tet=（pi/2+取向（1））；
a=正弦（tet）*sqrt（小长度（1））；
b=cos（tet）*sqrt（小长度（1））；
x2=x1+a；
y2=y1+b；
线（[x1，x2]，[y1，y2]，'linewidth'，2）；

与其弄乱图像，为什么不直接使用
轮廓的输出（轮廓矩阵本身）来确定这些东西？@Suever我能从sigma中找到分布轮廓的方向，并用这个方向绘制2条线吗？（对于我的任务，拥有线条的长度并不重要）与其干扰图像，为什么不直接使用
轮廓的输出（轮廓矩阵本身）来确定这些东西呢？@Suever我可以从sigma中找到分布轮廓的方向，并用这个方向绘制2条线？（对于我的任务，拥有行的长度并不重要）