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  • 连通区域

    2014-03-17 23:45:16
    例如:给定一个圆环区域 D:r=0,R=0),而C是不包含在D里面,这就是多连通区域。 空间二维连通域形象说就是没有“洞”的区域,即设Ω是空间一区域,Ѕ是Ω内的任一闭曲面。以Ѕ为边界的区域ΩЅ Ω,最简单如球x2+y2+...
    
    例如:给定一个圆|z|<r,你在里面怎么画闭曲线,其内部也跑不出这个圆的范围,这就是单连通区域。
    例如:给定一个圆环区域 D:r<|z|<R(r>=0,R<=+∞) ,你在这个环形区域里划条闭曲线,这条闭曲线的内部显然会包含了区域C:|z|<r(r>=0),而C是不包含在D里面,这就是多连通区域。
    空间二维连通域形象说就是没有“洞”的区域,即设Ω是空间一区域,Ѕ是Ω内的任一闭曲面。以Ѕ为边界的区域ΩЅ Ω,最简单如球x2+y2+z2<1,是连通的。但x2+y2+z2≤1, x2+y2+z2≠0,则就不连通了!
    一维连通是指,若Г是Ω内的任一闭曲线(曲线是一维的)。若存在以Г为边界的曲面∑,使∑⊂Ω,则Ω就是一维连通的。如一个圆(x-2)2+y2≤1,绕y轴旋转一周,所得的像一个车胎一样的空间域(也像救生圈)。那么这个圆的圆心旋转的一闭曲线(圆),以它为边界的任何曲面不可能包含在这个域内,显然这个域是面(二维)连通的,但不是线(一维)连通的。一维连通域主要用在空间线积分与路径无关的条件上。
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  • OpenCV计算连通区域数目与最大连通区域并标示出
                   
    #include <stdio.h>#include <cv.h>#include <highgui.h>#pragma comment(lib, "cv.lib")#pragma comment(lib, "cxcore.lib")#pragma comment(lib, "highgui.lib")int main( int argc, char** argv )  { IplImage* src = cvLoadImage(".\\wind.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 3); CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0); CvSeq* contour = 0; cvThreshold(src, src,120, 255, CV_THRESH_BINARY); // 二值化 cvNamedWindow("Source", 1); cvShowImage("Source", src); // 提取轮廓 int contour_num = cvFindContours(src, storage, &contour, sizeof(CvContour), CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); cvZero(dst);  // 清空数组 CvSeq *_contour = contour;  double maxarea = 0double minarea = 100int m = 0for( ; contour != 0; contour = contour->h_next )   {    double tmparea = fabs(cvContourArea(contour));  if(tmparea < minarea)     {     cvSeqRemove(contour, 0); // 删除面积小于设定值的轮廓   continue;  }    CvRect aRect = cvBoundingRect( contour, 0 );   if ((aRect.width/aRect.height)<1)    {     cvSeqRemove(contour, 0); //删除宽高比例小于设定值的轮廓   continue;  }    if(tmparea > maxarea)    {     maxarea = tmparea;  }    m++;  // 创建一个色彩值  CvScalar color = CV_RGB( 0, 255, 255 );  //max_level 绘制轮廓的最大等级。如果等级为0,绘制单独的轮廓。如果为1,绘制轮廓及在其后的相同的级别下轮廓  //如果值为2,所有的轮廓。如果等级为2,绘制所有同级轮廓及所有低一级轮廓,诸此种种  //如果值为负数,函数不绘制同级轮廓,但会升序绘制直到级别为abs(max_level)-1的子轮廓  cvDrawContours(dst, contour, color, color, -1, 1, 8); //绘制外部和内部的轮廓 }   contour = _contour; int count = 0for(; contour != 0; contour = contour->h_next) {    count++;  double tmparea = fabs(cvContourArea(contour));  if (tmparea == maxarea)    {     CvScalar color = CV_RGB( 255, 0, 0);   cvDrawContours(dst, contour, color, color, -1, 1, 8);  }   }   printf("The total number of contours is:%d", count); cvNamedWindow("Components", 1); cvShowImage("Components", dst); cvWaitKey(0); cvDestroyWindow("Source"); cvReleaseImage(&src); cvDestroyWindow("Components"); cvReleaseImage(&dst); return 0;}  

               

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  • 连通区域处理

    2020-03-11 17:25:34
    连通区域处理1. 查找最大连通区域2.connectedComponentsWithStats(0penCV2.4.10实现)m_precomp.hppm_connectedcomponents.cppmain结果 1. 查找最大连通区域 Mat findMaxContours(Mat src) { Mat bw; src.copyTo(bw)...

    1. 查找最大连通区域

    Mat findMaxContours(Mat src)
    {
    	Mat bw; src.copyTo(bw);
    	//查找最大连通区域
    	vector<vector<Point>>contours;  //每个轮廓中的点
    	vector<Vec4i>hierarchy;         //轮廓的索引  
    	findContours(bw, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());
    	double max_area = 0;
    	int index = 0;
    	for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    	{
    		if (contourArea(contours[i]) > max_area)
    		{
    			max_area = contourArea(contours[i]);
    			index = i;
    		}
    	}
    	Mat dstImage = Mat::zeros(src.rows, src.cols, CV_8UC1);
    	if (contours.size()>0)
    	{
    		drawContours(dstImage, contours, index, Scalar(255), -1);
    	}
    	contours.clear();
    	hierarchy.clear();
    	contours.swap(vector<vector<Point>>(contours));
    	hierarchy.swap(vector<Vec4i>(hierarchy));
    	return dstImage;
    }
    

    2.connectedComponentsWithStats(0penCV2.4.10实现)

    2.1 参数说明

    //不带统计信息的API:
    int cv::connectedComponents(
            InputArray    image,             // 输入二值图像
            OutputArray   labels,            // 输出的标记图像,背景index=0
            int           connectivity = 8,  // 连通域,默认是8连通
            int           ltype = CV_32S     // 输出的labels类型,默认是CV_32S
    ) 
    //带有统计信息的API:
    int cv::connectedComponentsWithStats(
            InputArray   image,        // 输入二值图像
            OutputArray  labels,       // 输出的标记图像,背景index=0
            OutputArray  stats,        // 统计信息,包括每个组件的位置、宽、高与面积
            OutputArray  centroids,    // 每个组件的中心位置坐标cx, cy
            int          connectivity, // 连通域,默认是8连通
            int          ltype,        // 输出的labels类型,默认是CV_32S
            int          ccltype       // 连通组件算法
    )
     
    //其中stats包括以下枚举类型数据信息: 
       CC_STAT_LEFT   组件的左上角点像素点坐标的X位置
       CC_STAT_TOP    组件的左上角点像素点坐标的Y位置
       CC_STAT_WIDTH  组件外接矩形的宽度 
       CC_STAT_HEIGHT 组件外接矩形的高度
       CC_STAT_AREA   当前连通组件的面积(像素单位)
    

    2.2 m_precomp.hpp 改写

    /*M///
    //
    //  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
    //
    //  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
    //  If you do not agree to this license, do not download, install,
    //  copy or use the software.
    //
    //
    //                          License Agreement
    //                For Open Source Computer Vision Library
    //
    // Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
    // Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.
    // Third party copyrights are property of their respective owners.
    //
    // Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
    // are permitted provided that the following conditions are met:
    //
    //   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
    //     this list of conditions and the following disclaimer.
    //
    //   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
    //     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
    //     and/or other materials provided with the distribution.
    //
    //   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
    //     derived from this software without specific prior written permission.
    //
    // This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
    // any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
    // warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
    // In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
    // indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
    // (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
    // loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
    // and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
    // or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
    // the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
    //
    //M*/
    
    #ifndef __OPENCV_PRECOMP_H__
    #define __OPENCV_PRECOMP_H__
    
    #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
    #include "opencv2/core/core.hpp"
    #include "opencv2/core/mat.hpp"
    
    #include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h"
    //#include "opencv2/core/private.hpp"
    //#include "opencv2/core/ocl.hpp"
    //#include "opencv2/core/hal/hal.hpp"
    //#include "opencv2/imgproc/hal/hal.hpp"
    //#include "hal_replacement.hpp"
    
    #include <math.h>
    #include <assert.h>
    #include <string.h>
    #include <stdlib.h>
    #include <stdio.h>
    #include <limits.h>
    #include <float.h>
    
    #ifdef HAVE_TEGRA_OPTIMIZATION
    #include "opencv2/imgproc/imgproc_tegra.hpp"
    #else
    #define GET_OPTIMIZED(func) (func)
    #endif
    
    enum ConnectedComponentsTypes {
    	CC_STAT_LEFT = 0, //!< The leftmost (x) coordinate which is the inclusive start of the bounding
    	//!< box in the horizontal direction.
    	CC_STAT_TOP = 1, //!< The topmost (y) coordinate which is the inclusive start of the bounding
    	//!< box in the vertical direction.
    	CC_STAT_WIDTH = 2, //!< The horizontal size of the bounding box
    	CC_STAT_HEIGHT = 3, //!< The vertical size of the bounding box
    	CC_STAT_AREA = 4, //!< The total area (in pixels) of the connected component
    #ifndef CV_DOXYGEN
    	CC_STAT_MAX = 5 //!< Max enumeration value. Used internally only for memory allocation
    #endif
    };
    
    //! connected components algorithm
    enum ConnectedComponentsAlgorithmsTypes {
    	CCL_WU = 0,  //!< SAUF algorithm for 8-way connectivity, SAUF algorithm for 4-way connectivity
    	CCL_DEFAULT = -1, //!< BBDT algorithm for 8-way connectivity, SAUF algorithm for 4-way connectivity
    	CCL_GRANA = 1   //!< BBDT algorithm for 8-way connectivity, SAUF algorithm for 4-way connectivity
    };
    
    /* helper tables */
    extern const uchar icvSaturate8u_cv[];
    #define CV_FAST_CAST_8U(t)  ( (-256 <= (t) && (t) <= 512) ? icvSaturate8u_cv[(t)+256] : 0 )
    #define CV_CALC_MIN_8U(a,b) (a) -= CV_FAST_CAST_8U((a) - (b))
    #define CV_CALC_MAX_8U(a,b) (a) += CV_FAST_CAST_8U((b) - (a))
    
    // -256.f ... 511.f
    extern const float icv8x32fTab_cv[];
    #define CV_8TO32F(x)  icv8x32fTab_cv[(x)+256]
    
    // (-128.f)^2 ... (255.f)^2
    extern const float icv8x32fSqrTab[];
    #define CV_8TO32F_SQR(x)  icv8x32fSqrTab[(x)+128]
    
    #define  CV_COPY( dst, src, len, idx ) \
        for( (idx) = 0; (idx) < (len); (idx)++) (dst)[idx] = (src)[idx]
    
    #define  CV_SET( dst, val, len, idx )  \
        for( (idx) = 0; (idx) < (len); (idx)++) (dst)[idx] = (val)
    
    #undef   CV_CALC_MIN
    #define  CV_CALC_MIN(a, b) if((a) > (b)) (a) = (b)
    
    #undef   CV_CALC_MAX
    #define  CV_CALC_MAX(a, b) if((a) < (b)) (a) = (b)
    
    #ifdef HAVE_IPP
    static inline IppiInterpolationType ippiGetInterpolation(int inter)
    {
        inter &= cv::INTER_MAX;
        return inter == cv::INTER_NEAREST ? ippNearest :
            inter == cv::INTER_LINEAR ? ippLinear :
            inter == cv::INTER_CUBIC ? ippCubic :
            inter == cv::INTER_LANCZOS4 ? ippLanczos :
            inter == cv::INTER_AREA ? ippSuper :
            (IppiInterpolationType)-1;
    }
    #endif
    
    //#include "_geom.h"
    //#include "filterengine.hpp"
    //
    //#include "opencv2/core/sse_utils.hpp"
    //
    //inline bool isStorageOrMat(void * arr)
    //{
    //    if (CV_IS_STORAGE( arr ))
    //        return true;
    //    else if (CV_IS_MAT( arr ))
    //        return false;
    //    else
    //        CV_Error( CV_StsBadArg, "Destination is not CvMemStorage* nor CvMat*" );
    //    return false;
    //}
    
    #endif /*__OPENCV_CV_INTERNAL_H_*/
    #include<opencv2/opencv.hpp>
    using namespace cv;
    
    int connectedComponentsWithStats(InputArray img_, OutputArray _labels, OutputArray statsv,
    	OutputArray centroids, int connectivity, int ltype, int ccltype);
    
    

    2.3 m_connectedcomponents.cpp改写

    受代码长度限制,部分代码如下,下载资源提供全部代码。

    	int connectedComponents(InputArray img_, OutputArray _labels, int connectivity, int ltype, int ccltype){
    		const cv::Mat img = img_.getMat();
    		_labels.create(img.size(), CV_MAT_DEPTH(ltype));
    		cv::Mat labels = _labels.getMat();
    		connectedcomponents::NoOp sop;
    		if (ltype == CV_16U){
    			return connectedComponents_sub1(img, labels, connectivity, ccltype, sop);
    		}
    		else if (ltype == CV_32S){
    			return connectedComponents_sub1(img, labels, connectivity, ccltype, sop);
    		}
    		else{
    			CV_Error(CV_StsUnsupportedFormat, "the type of labels must be 16u or 32s");
    			return 0;
    		}
    	}
    	
    	int connectedComponentsWithStats(InputArray img_, OutputArray _labels, OutputArray statsv,
    		OutputArray centroids, int connectivity = 8, int ltype = CV_32S, int ccltype = CCL_DEFAULT)
    	{
    		const cv::Mat img = img_.getMat();
    		_labels.create(img.size(), CV_MAT_DEPTH(ltype));
    		cv::Mat labels = _labels.getMat();
    		connectedcomponents::CCStatsOp sop(statsv, centroids);
    		if (ltype == CV_16U){
    			return connectedComponents_sub1(img, labels, connectivity, ccltype, sop);
    		}
    		else if (ltype == CV_32S){
    			return connectedComponents_sub1(img, labels, connectivity, ccltype, sop);
    		}
    		else{
    			CV_Error(CV_StsUnsupportedFormat, "the type of labels must be 16u or 32s");
    			return 0;
    		}
    	}
    
    

    3. 测试主函数

    //OpenCV3.3.0
    
    #include <algorithm>
    #include <iostream>
    #include<opencv2/opencv.hpp>
    #include "m_precomp.hpp"
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    int main()
    {
    	Mat img, img_edge, labels, centroids, img_color, stats;
    	img = imread("1.png", 0);
    	threshold(img, img_edge, 0, 255, THRESH_OTSU);
    	int nccomps = connectedComponentsWithStats(img_edge, labels, stats, centroids, 8, CV_32S, CCL_DEFAULT);
    	cout << "连通域个数: " << nccomps << endl;
    	vector<Vec3b>colors(nccomps + 1);;
    	colors[0] = Vec3b(0, 0, 0);
    	for (int i = 1; i <= nccomps; i++)
    	{
    		colors[i] = Vec3b(rand() % 256, rand() % 256, rand() % 256);
    		if (stats.at<int>(i-1, CC_STAT_AREA) < 2500)
    			colors[i] = Vec3b(0, 0, 0);
    
    		cout << stats.at<int>(i - 1, CC_STAT_AREA) << endl;//连通域的面积
    
    	}
    	img_color = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC3);
    	for (int y = 0; y < img_color.rows; y++)
    		for (int x = 0; x < img_color.cols; x++)
    		{
    			int label = labels.at<int>(y, x);
    			CV_Assert(0 <= label && label <= nccomps);
    			img_color.at<Vec3b>(y, x) = colors[label];
    		}
    	return 0;
    }
    

    4. 结果

    原始图
    标记图

    5.参考

    https://github.com/opencv/opencv/blob/master/modules/imgproc/src/connectedcomponents.cpp
    https://blog.csdn.net/jgj123321/article/details/93489417

    源代码下载链接:
    https://download.csdn.net/download/fei13148687/12241852

    展开全文
  • 二值化图像,求最大连通区域,然后分割最大连通区域,用vc++ opencv开发,内有测试图像
  • opencvsharp的获取连通区域,判断点是否在contours内,并给出外接矩形。 还有一些连通区域的其他算法实现。 自己学习所用,来自博客,代码一致,c# vs2019
  • Matlab形态学图像处理:二值图像分割 标记连通区域和重心位置 删除连通区域 Matlab中可以使用graythresh(Img)函数设置二值化的阈值,再用im2bw转化为二值图像。在Matlab中,可以使用bwlabel()和bwlabeln()函数来...

    Matlab形态学图像处理:二值图像分割 标记连通区域和重心位置 删除连通区域

    尊重原创,转载请注明出处】http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/71440949
        Matlab中可以使用graythresh(Img)函数设置二值化的阈值,再用im2bw转化为二值图像。在Matlab中,可以使用bwlabel()和bwlabeln()函数来标记二值图像的连通区域。需要注意的是:所谓的连通区域标记是指对二值图像中白色像色而言,即值为1的像素进行标记,而黑色像素看作是背景颜色。当然,Matlab中还有个regionprops()函数可以用于统计图像区域的属性,如面积大小,重心位置。关于bwlabel()、bwlabeln()和regionprops()的用法,请查看相关博客吧

        本博客Matlab代码将实现的功能:将图像转为二值图像,分割出感兴趣的区域,并用“红色矩形线框”标记连通区域的面积,用蓝色点标记连通区域的重心位置,为了减少噪声的干扰,代码中将连通区域面积(像素个数)不足100的区域认为是噪声点,并将其删除(即置为背景黑色)。本人用PS制作了一个GIF动画图,以便大家观看效果图:

    clc;clear all;close all
    %% 清空变量,读取图像,并显示其属性
    clear;close all
    src = imread('rice.jpg');
    %显示原始图像
    figure,
    subplot(2,2,1),imshow(src),title('原图')
    
    %用ostu方法获取二值化阈值,进行二值化并进行显示
    level=graythresh(src);
    bw=im2bw(src,level);
    subplot(2,2,2),imshow(bw),title('二值图像')
    
    %运用开操作消去噪点
    se = strel('disk',2);
    openbw=imopen(bw,se);%对白色点而言
    subplot(2,2,3),imshow(openbw),title('开运算后的效果图')
    
    %获取连通区域,并进行显示
    % L = bwlabel(openbw,8);
    [L,num] = bwlabel(openbw,8);
    RGB = label2rgb(L);
    subplot(2,2,4),imshow(RGB),title('用rgb颜色标记不同区域')
    
    %获取区域的'basic'属性, 'Area', 'Centroid', and 'BoundingBox' 
    % stats = regionprops(openbw, 'basic');
     stats = regionprops(openbw, 'BoundingBox' ,'Area','Centroid' ,'PixelList' ); %统计白色的连通区域
    centroids = cat(1, stats.Centroid);
    
    %%
    noiseArea=100;
    figure,imshow(openbw),title('2')  
    hold on
    for i=1:size(stats)
        imshow(openbw)
        rectangle('Position',[stats(i).BoundingBox],'LineWidth',2,'LineStyle','--','EdgeColor','r'),
        plot(centroids(i,1), centroids(i,2), 'b*');             %每个连通区域的重心位置
        area = stats(i).Area;                                   %连通区域的面积
        if area<noiseArea                                       %若当前连通区域面积小于噪声点的面积,则该区域设置为0
            pointList = stats(i).PixelList;                     %每个连通区域的像素位置
            rIndex=pointList(:,2);cIndex=pointList(:,1);
            pointList = stats(i).PixelList;                     %连通区域的像素坐标
            openbw(rIndex,cIndex)=0;                            %连通区域的面积不足100,置为背景颜色
        end
        pause(1);
        saveas(gcf,sprintf('img/%d',i),'jpg')                   %保存图片
    end
    hold off





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  • 连通区域算子计算出连通区域1,2,3 将连通区域输出到TXT 为了能够显示像素为1,2,3的图片,放大这些像素 输出放大后的像素图片到png 输出放大后的像素图片到TXT #include "itkImage.h" #include...
  • 连通区域标记算法

    2016-06-04 14:33:13
    包含该两种连通区域标记算法说明和代码,欢迎使用。
  • Opencv连通区域标记

    2013-04-25 15:00:49
    基于opencv的连通区域标记,实现图像区域选择叠加!
  • OpenCV_连通区域分析

    2021-02-09 13:54:13
    连通区域分析(Connected Component Analysis,Connected Component Labeling)是指将图像中的各个连通区域找出并标记。 连通区域分析是一种在图像分析处理的众多应用领域中较为基本的方法。例如:OCR识别中字符分割...
  • 图片连通区域检测 1.原图 2.连通区域结果 3.编码实现 #coding=utf-8 from skimage import measure, color import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def detect(image): label_img, num ...
  • 主要为大家详细介绍了Opencv提取连通区域轮廓的方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 主要介绍了opencv 查找连通区域 最大面积实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 主要介绍了Opencv求取连通区域重心实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 图像连通区域代码可运行,可以求出图像连通区域并进行标记
  • 二维ITK连通区域提取

    2021-01-07 16:18:38
    ITK连通区域提取说明主要函数介绍细节分析背景色编号顺序完整代码 说明 本文介绍2维ITK图像连通区域的提取,对如下图所示的二维图像,进行连通区域提取,并打上不同的标签,染上不同的颜色。这里以按连通区域像素个...
  • ITK 连通区域分析

    2019-08-20 16:20:59
    讲解ITK关于连通区域检测和分析用到的函数: https://blog.csdn.net/cfqcfqcfqcfqcfq/article/details/51901330?locationNum=5 这个例子是ITK得到连通区域后,逐个进行分析的例子: ...
  • 获取连通区域

    2018-04-17 15:32:19
    获取连通区域,jdk8,引入dcm4che-core-5.11.0.jar和opencv-320.jar public static void getConnectedRegion() { try { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); File f = new File("F:\\...
  • opencv 连通区域标记

    千次下载 热门讨论 2009-07-14 13:15:23
    c++连通区域标记算法2,功能和matlab 中的 bwlabel相似,用opencv 编写
  • 用matlab实现了二值图中连通区域数的统计,(不是使用的belabel函数完全自己书写代码),并将统计数在原图上显示
  • matlab bwlabel标记连通区域

    千次阅读 2018-08-14 20:24:53
    返回一个和BW大小相同的L矩阵,包含了标记了BW中每个连通区域的类别标签,这些标签的值为1、2、num(连通区域的个数)。n的值为4或8,表示是按4连通寻找区域,还是8连通寻找,默认为8。  通俗的说,这个函数的作用...
  • 这里涉及如何定义相邻,什么是连通区域,什么是连通区域分析几个概念。连通区域分析简介如何定义像素相邻一般可以分4领域和8领域。分别如下图所示连通区域 (connected component):图像中具有相同的像素值且相邻.....
  • opencv图像连通区域分析

    千次阅读 2018-10-20 14:33:15
    本文主要介绍在CVPR和图像处理领域中较为常用的一种图像区域(Blob)提取的方法——连通性分析法(连通区域标记法)。文中介绍了两种常见的连通性分析的算法:1)Two-pass;2)Seed-Filling种子填充,并给出了两个...
  • 主要为大家详细介绍了C语言版二值图像统计连通区域的相关资料,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 图像连通区域标记

    2018-10-25 16:07:36
    由于最近做实验用到二值图像连通区域(八连通)标记,刚开始的时候为了验证算法有效性,用了递归的方法(太慢了,而且图像一大就容易栈溢出),最后查看了opencv和MATLAB的实现,做个记录。(为了简单说明,以下说明...
  • c++连通区域标记 算法

    热门讨论 2009-07-14 13:12:50
    c++连通区域标记,c++连通区域标记,功能和matlab 中的 bwlabel相似
  • 连通区域的标记

    2017-02-15 15:11:12
    一、连通区域的定义 在图像中,最小的单位是像素,每个像素周围有8个邻接像素,常见的邻接关系有2种:4邻接与8邻接。 在视觉上看来,彼此连通的点形成了一个区域,而不连通的点形成了不同的区域。这样的一个所有的...

空空如也

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连通区域