ImageJ实践——拟合矩形选区探究（bounding rectangle），左侧优先法则
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
测量结果：
width：0.425
height：0.428
实测2
测量结果：
width：0.413
height：0.398
实测3
测量结果：
width：0.480
height：0.397
实测4
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”。