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  • 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
  • 本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种二值图像快速连通区域计算方法。背景技术:连通分量标记(或者称连通分量分析,连通区域标记)是图论应用中的一种算法,给二值图像中的每个连通区域标上一个特定的标号。该...

    bc0c7a57c0bf14fac86a06f93884078e.gif

    本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种二值图像快速连通区域计算方法。

    背景技术:

    连通分量标记(或者称连通分量分析,连通区域标记)是图论应用中的一种算法,给二值图像中的每个连通区域标上一个特定的标号。该算法可用来对图像的目标进行定位和计数。连通分量标记通常在计算机视觉领域中对二值图像的连通区域进行检测,也可以处理彩色图像和更高维的数据。当将其集成到图像识别系统或者是人机交互系统是,该算法也起到重要作用。现在在生产环境中时用的二值图像连通域的计算主要有两种方法,两次扫描法(two-pass algorithm)和种子填充法(Seed Filling)。

    两次扫描法(two-pass algorithm),算法的大致流程为:从左往右从上到下扫描图像,背景像素保持0不变,遇到1值时,分析它的8邻域(只考虑已被扫描的的像素点,即左边、左上、上和右上这四个方向的像素值)。

    1.如果这四个方向的值都是0,那么该位置就创建一个新的标号(在原标号上加1);

    2.如果这四个方向的非0值(即标号)都一样,那么该位置标号就是其领域的非0标号;

    3.如果这四个方向的非0值有两个不同的标号,那么该位置标号就选其中之一,并记录这两个不同的标号(因为这两个标号是连通的,故视为等同的标号);

    该算法主要存在的问题是,虽然算法简单易行,但是需要扫描一幅图像两次。算法的时间复杂度较高。

    子填充法(Seed Filling),算法的大致流程为:选取一个前景像素点作为种子,然后根据连通区域的两个基本条件(像素值相同、位置相邻)将与种子相邻的前景像素合并到同一个像素集合中,最后得到的该像素集合则为一个连通区域。

    下面给出基于种子填充法的连通区域分析方法:

    1.扫描图像,直到当前像素点不为0:a、将此像素点作为种子(像素位置),并赋予其一个label,然后将该种子相邻的所有前景像素都压入栈中; b、弹出栈顶像素,赋予其相同的label,然后再将与该栈顶像素相邻的所有前景像素都压入栈中;c、重复b步骤,直到栈为空;此时,便找到了图像B中的一个连通区域,该区域内的像素值被标记为label;

    2.重复第1步,直到扫描结束;就可以得到图像中所有的连通区域。

    该算法主要存在的问题是,在时间复杂度上有所提高,但是频繁的栈操作会影响机器的性能。

    在实时的序列图像处理中,当视频尺寸过大时,实时处理非常的困难。或者处理的时候,程序中栈操作过于频繁,影响机器的性能,甚至有栈溢出的危险。

    技术实现要素:

    本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种二值图像快速连通区域计算方法,提高处理的速度,使能够实时的处理至少720p、25fps的视频,降低进程栈的使用频率,从而使程序更加顺畅。

    本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:

    二值图像快速连通区域计算方法,包括以下步骤:

    S01:分割,将待测目标图像按水平方向或垂直方向,分割成N份;

    S02:计算,分别计算每一份目标图像中的连通区域个数并计为M;

    S03:标记,对每一个连通区域的端点坐标进行标记并记录其坐标点;

    S04:合并,计算每一个连通区域的坐标点,将端点坐标点相同或相近的连通区域合并成一个连通区域,将合并得到的连通区域个数计为P,未合并的连通区域个数计为S,则原目标图像中连通区域的总数为P+S。

    优选的,所述N的取值为计算机CPU的核数;其原理是利用计算机的多核和编程的多线程技术,可以将计算时间缩短为原来的若干分之一。

    优选的,所述步骤S01中待测目标图像按水平方向或垂直方向,平均分割成N份。按照水平或垂直方向分割所得的图像边界点的坐标整齐,可以使得连通区域合并计算的步骤中变得更加简单,平均分配可以使得计算机在处理每一份图像的时间相等,从而在整体上节约了计算时间。按水平方向进行分割时,同一条切割线上的所有端点纵坐标相同,反之,按垂直方向进行切割时,同一切割线上的横坐标相同,根据这一特点可以判断出改端点是在哪一个图像上,如果量个坐标点完全相同或基本相同但存在细微误差,则表示该两个端点属于同一个连通区域,则对该两个连区域相互合并,以3个连通区域为例说明,连通区域A、连通区域B、连通区域C,如果连通区域A、连通区域B存在坐标点相同或相近的端点时,则认为连通区域A和连通区域B属于同一个连通区域,同时若连通区域C、连通区域B存在坐标点相同或相近的端点,则表示连通区域B、连通区域C属于同一个连通区域,从而可以推导出连通区域A、连通区域B、连通区域C三者属于同一个连通区域。

    优选的,所述步骤S02中计算每一份连通区域的方法采用两次扫描法或子填充法,也就是说对于切分后的单个图像,依然采用传统方法,然而鉴于每一份图像变成了原来图像的N分之一,所以在处理时间上,也变成了原来的N分之一,从而在整体上将时间缩短为原来的N分之一,加快了计算速度,同时每一份图的处理变得更加简单,从而解决了栈溢出的问题。

    优选的,所述步骤S01将待测目标图像分成N份以后,对每一份图像依次进行编号,若待测目标图像按水平方向分割则由上至下或由下至上依次编号;若待测目标按垂直方向进行分割则从左至右或从右至左依次进行编号。

    优选的,所述每一份图像中连通区域端点坐标用K(X,Y)表示,其中K表示图像编号,X、Y分别表示横坐标和纵坐标。

    优选的,所述坐标点是指待测目标图像中像素点的值,除了利用像素点的特性进行坐标点标记以外,还可以采取用户自定义的方式确定图像的坐标系。

    优选的,所述端点坐标相近是指相邻两份图像两端点坐标的X和Y的值误差分别不超过一个像素点单位,其原因在于连通区域是指相邻像素点彼此连通的区域,因此当两个端点坐标值超过一个像素点时则表示这两个端点之间存在“隔离带”,即这两个端点所在的连通区域并非彼此连通的区域。

    优选的,所述端点坐标是指连通区域分布在分割线上的端点坐标,连通区域本身具备端点然而只有在分割时分布在分割线上的端点才是本方案采集的端点,其余部位的端点坐标本方案不采集,采集的依据是根据分割线的坐标值,例如图像水平分割,则与水平分割线纵坐标相同的点全部采集,其余点则不采集。

    优选的,所述分割线的线宽宽度不超过一个像素点单位,同理的,当分割线的线宽超过一个像素点值,则有可能会将本身不连通的区域误认为是连通的区域,因此在进行图像分割时,务必保证分割处图像的边沿丢失尺寸不超过1个像素点。

    本发明的有益效果是:和传统的计算方法相比较,本发明的优势在于将待测图像按计算机的核心数分割相应的分数,运用计算机的多核和编程的多线程技术,将每一幅图多核同时进行处理,可以将计算时间缩短为原来的若干分之一,同时也降低进程栈的使用频率,从而使程序更加顺畅。

    附图说明

    图1为本发明的流程图;

    图2为实施例1待测目标图像未分割前图像;

    图3为实施例1待测目标图像分割后编号为1的图像;

    图4为实施例1待测目标图像分割后编号为2的图像。

    具体实施方式

    下面结合附图1-4和具体实施例进一步详细描述本发明的技术方案,但本发明的保护范围不局限于以下所述。

    实施例

    二值图像快速连通区域计算方法,本实施例以双核计算机为例进行说明,即计算机的CPU核数为双核,同样的选择将待测目标图像分割成两份,如图2-4,图2是待测目标图像,图3和图4分别是分割以后的图样,在本实施例中分割方向选择的是水平方向分割,分割线的线宽像素点选择为1。图像编号选择由上至下,即图3标号为1图4标号为2。通过肉眼可以直接获得图2中连通区域的个数为4个分别标记为1、2、3、4,下面安装本发明提供的方法进行计算。通过图3、图4可以知道每一份目标图像中的连通区域个数之和M=5;

    其中被分割线切开的图3和图4中只有连通区域1,定义待测图样即图2的左下角为坐标原点,坐标点的单位以像素点为单位,横坐标X表示像素点的列数,纵坐标Y表示像素点的行数,分别测量图3和图4中连通区域1位于分割线上的端点,可以看出图像3有两个端点分布在切割线上,测得其坐标点分别为1(137,567)和1(153,567);图4中分布在切割线上的端点也有两个,测得坐标点分别为2(137,565)和2(153,565),即坐标点1(137,567)和坐标点2(137,565)属于同一连通区域,坐标点1(153,567)和坐标点2(153,565)属于同一个连通区域,其纵坐标点相差一个像素点,是由于切割线的宽度为1个像素点,在图像分割过程中出现图像像素点丢失的现象,为了避免图像在分割过程中大范围的像素点丢失导致连通区域的计算误差,切割线的宽度应该越低越好,当期小于一个像素点时,测得的端点坐标点完全相同的两个区域可以互相合并成为一个连通区域;也就是说在本实施例中合并得到的连通区域个数P=1,未合并的连通区域个数S=2,待测目标图像中连通区域的个数P+S=3,因此该方法测得的连通区域个数并无误差与实际相同。

    除以上实施例所举之外,本发明还可以根据计算机的核数选择待测目标图像的分割分数,同时为了提高计算精度,在进行图像分割时,分割线的宽度应该越小越好。

    优选的,除上述实施例提到的水平分割待测目标图像以外,还可以选择垂直将图像进行分割,并根据分割线所在的坐标位置,查找位于分割线上的连通区域端点坐标,并将端点坐标值相同或相近的连通区域进行合并成为一个连通区域,为了方便分割区域的拼接,对于4核及其以上的计算机处理时需要将待测目标图像分割成多份,因此可以对每一条分割线进行编号,位于同一分割线上的坐标进行相同的编号,从而使得连通区域在合并时可以简单准确的完成拼接。

    以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式,不应看作是对其他实施例的排除,而可用于各种其他组合、修改和环境,并能够在本文所述构想范围内,通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围,则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

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  • matlab函数(连通区域

    千次阅读 2015-10-14 14:53:11
    1、 matlab函数bwareaopen──删除小面积对象 格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn) 作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域。 算法: (1)Determine the connected components.  L = bwlabeln...
    1、 matlab函数bwareaopen──删除小面积对象
    格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)
    作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域。
    算法:
    (1)Determine the connected components.
      L = bwlabeln(BW, conn);
    (2)Compute the area of each component.
      S = regionprops(L, 'Area');
    (3)Remove small objects.
      bw2 = ismember(L, find([S.Area] >= P));

    2、matlab函数bwarea──计算对象面积
    格式:total = bwarea(BW)
    作用:估计二值图像中对象的面积。
    注:该面积和二值图像中对象的像素数目不一定相等。

    3、matlab函数imclearborder──边界对象抑制
    格式:IM2 = imclearborder(IM,conn)
    作用:抑制和图像边界相连的亮对象。若IM是二值图,imclearborder将删除和图像边界相连的对象。默认情况conn=8。
    注:For grayscale images, imclearborder tends to reduce the overall intensity level in addition to suppressing border structures.
    算法:
    (1)Mask image is the input image.
    (2)Marker image is zero everywhere except along the border, where it equals the mask image.

    4、matlab函数bwboundaries──获取对象轮廓
    格式:B = bwboundaries(BW,conn)(基本格式)
    作用:获取二值图中对象的轮廓,和OpenCV中cvFindContours函数功能类似。B是一个P×1的cell数组,P为对象个数,每个cell 是Q×2的矩阵,对应于对象轮廓像素的坐标。

    5、matlab函数imregionalmin──获取极小值区域
    格式:BW = imregionalmin(I,conn)
    作用:寻找图像I的极小值区域(regional maxima),默认情况conn=8。
    Regional minima are connected components of pixels with a constant intensity value, and whose external boundary pixels all have a higher value.


    6、matlab函数bwulterode──距离变换的极大值
    格式:BW2 = bwulterode(BW,method,conn)
    作用:终极腐蚀。寻找二值图像BW的距离变换图的区域极大值(regional maxima)。用于距离变换的距离默认为euclidean,连通性为8邻域。

    7、regionprops统计被标记的区域的面积分布,显示区域总数。
    函数regionprops语法规则为:STATS = regionprops(L,properties)
    该函数用来测量标注矩阵L中每一个标注区域的一系列属性。
    L中不同的正整数元素对应不同的区域,例如:L中等于整数1的元素对应区域1;L中等于整数2的元素对应区域2;以此类推。

    返回值STATS是一个 长度为max(L(:))的结构数组,结构数组的相应域定义了每一个区域相应属性下的度量。

    Properties可以是由逗号分割的字符串列表、包含字符 串的单元数组、单个字符串'all'或者'basic'。如果properties等于字符串'all',则表4.1中的度量数据都将被计算;如果properties等于字符串'basic',则属性:'Area','Centroid'和'BoundingBox'将被计算。表1就是所有有效的属性字符串。

    表1 属性字符串列表----度量图像区域的属性或功能
    'Area' 图像各个区域中像素总个数
    'BoundingBox'  包含相应区域的最小矩形
    'Centroid' 每个区域的质心(重心)
    'MajorAxisLength' 与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴长度(像素意义下)
    'MinorAxisLength' 与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的短轴长度(像素意义下)
    'Eccentricity' 与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的离心率(可作为特征)
    'Orientation' 与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴与x轴的交角(度)
    'Image' 与某区域具有相同大小的逻辑矩阵
    'FilledImage' 与某区域具有相同大小的填充逻辑矩阵
    'FilledArea' 填充区域图像中的on像素个数
    'ConvexHull' 包含某区域的最小凸多边形
    'ConvexImage' 画出上述区域最小凸多边形
    'ConvexArea'   填充区域凸多边形图像中的on像素个数
    'EulerNumber' 几何拓扑中的一个拓扑不变量——欧拉数
    'Extrema' 八方向区域极值点
    'EquivDiameter' 与区域具有相同面积的圆的直径
    'Solidity' 同时在区域和其最小凸多边形中的像素比例
    'Extent' 同时在区域和其最小边界矩形中的像素比例
    'PixelIdxList' 存储区域像素的索引下标
    'PixelList' 存储上述索引对应的像素坐标 
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  • 保留最大连通区域后,如何进行孔洞填充,孩子没学过多少matlab,简单解法就好
  • MATLAB中的连通区域函数 bwlabel

    千次阅读 2013-05-25 16:17:24
    另外还有以下几个函数可以计算二值图像的连通区域: bwlabeln , bwconncomp, 事实上, bwconncomp取代了bwlabel和bwlabeln,因为它需要更少的内存和运算时间。 几个函数的使用   ...

         最近做人脸检测的时候遇到了bwlabel函数,始终没理解,偶然一 搜:

         http://blog.163.com/zhuqibing2010@126/blog/static/14038650320101117361778/

    L = bwlabel(BW,n)

    bwlabel函数: Label connected components in 2-D binary image,处理的对象是二值图。

    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。
        

    四连通或八连通是图像处理里的基本感念:

    8连通,是说一个像素,如果和其他像素在上、下、左、右、左上角、左下角、右上角或右下角连接着,则认为他们是联通的;

    4连通,是指如果像素的位置在其他像素相邻的上、下、左或右,则认为他们是连接着的,连通的,在左上角、左下角、右上角或右下角连接,则不认为他们连通。

         [L,num] = bwlabel(BW,n),默认的n是8。其中L表示进行连通处理后的图像,num表示就是BW中连通区域的个数。
        补充:我听说过16连通,这应该是在三维空间里的概念了吧。


    举例说明:
    >> BW = [1     1     1     0     0     0     0     0
                    1     1     1     0     1     1     0     0
                    1     1     1     0     1     1     0     0
                    1     1     1     0     0     0     1     0
                    1     1     1     0     0     0     1     0
                    1     1     1     0     0     0     1     0
                    1     1     1     0     0     1     1     0
                    1     1     1     0     0     0     0     0];

    4连通计算,方形的区域,和翻转的L形区域,有用是对角连接,不属于连通,所以分开标记,连通区域个数为3


    L = bwlabel(BW,4) 
    结果如下:
    L =
         1     1     1     0     0     0     0     0
         1     1     1     0     2     2     0     0
         1     1     1     0     2     2     0     0
         1     1     1     0     0     0     3     0
         1     1     1     0     0     0     3     0
         1     1     1     0     0     0     3     0
         1     1     1     0     0     3     3     0
         1     1     1     0     0     0     0     0


        而8连通标记,它们是连通的: 

    >> [L num] = bwlabel(BW,8)
    结果如下:
    L =
         1     1     1     0     0     0     0     0
         1     1     1     0     2     2     0     0
         1     1     1     0     2     2     0     0
         1     1     1     0     0     0     2     0
         1     1     1     0     0     0     2     0
         1     1     1     0     0     0     2     0
         1     1     1     0     0     2     2     0
         1     1     1     0     0     0     0     0

    num =
         2

    另外还有以下几个函数可以计算二值图像的连通区域:

    bwlabeln,

    bwconncomp,

    事实上,bwconncomp取代了bwlabel和bwlabeln,因为它需要更少的内存和运算时间。

    几个函数的使用



     



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  • matlab 求图像的连通区域的圆度并可视化

    代码

    %% 圆度的计算
    % 圆形需要是白色的,背景是黑色的,可以根据需要确定是否对图像进行反向
    clc
    clear;close all;  
    %
    %读取源图像  
    I = imread('1.bmp');  
    % figure;imshow(I);  
    %  
    %灰度化、取反 
    h = I;
    if ndims(h) == 3
        h = rgb2gray(I);  
    end
    % figure;imshow(h);%灰度图像  
    % h = imcomplement(h);%取反  
    % figure;imshow(h);  
    %  
    %中值滤波、二值化  
    h = medfilt2(h,[4,4]);  
    bw = im2bw(h,graythresh(h));  
    %  
    %消除噪点  
    se = strel('disk',2);  
    bw = imclose(bw,se);  
    % figure;imshow(bw);  
    %  
    %填补闭合图形,填充色为白色  
    bw  = imfill(bw,'holes');  
    %  
    %边界寻找  
    [B,L] = bwboundaries(bw,'noholes');  
    % 为每个闭合图形设置颜色显示  
    figure;
    imshow(label2rgb(L, @jet, [1 1 1]))  
    hold on  
    for k = 1:length(B)  
      boundary = B{k};  
      plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'b', 'LineWidth', 2)  
    end  
    %  
    %计算面积  
    roundness = zeros(size(B,1), 3); %圆度的统计值,将图形中每个分离的连通区域的周长、面积和圆度值记录下来
    stats = regionprops(L,'Area','Centroid');
    threshold = 0.94;% 循环处理每个边界,length(B)是闭合图形的个数,即检测到的陶粒对象个数  
    for k = 1:length(B)  % 获取边界坐标'  
        boundary = B{k};  % 计算周长  
        delta_sq = diff(boundary).^2;  
        perimeter = sum(sqrt(sum(delta_sq,2)));  % 对标记为K的对象获取面积  
        area = stats(k).Area;  % 圆度计算公式4*PI*A/P^2  
        metric = 4*pi*area/perimeter^2;  % 结果显示  
        roundness(k,:) = [perimeter, area, metric ];
        metric_string = sprintf('%2.2f',metric);  % 用一个黑色小圆圈标记圆度大于threshold = 0.94 的对象
        if metric > threshold  
            centroid = stats(k).Centroid;  
    %         plot(640-centroid(2), 640-centroid(1),'wo');  
            plot(centroid(1), centroid(2),'ko');  
            text(centroid(1), centroid(2),metric_string,'Color','r',...  
                                'FontSize',14,'FontWeight','bold');
        end  
    end
    title('圆度识别结果,越圆越接近1,');
    %% 以下两种方法均可以提取出连通区域的面积
    % method 1
    a = struct2cell( stats );
    b = a(1,:);
    c = cell2mat( b );
    figure,plot(c)
    % method 2
    % d = struct2array( stats );
    % e = d(1:3:end);
    % figure,plot(e)
    

    图片

    原图

    原图

    处理后的图片

    处理后的图片

    展开全文
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    区域标记与面积计算。此算法可以对简单的二值图像进行区域标记和面积测量。
  • matlab图像处理之连通区域求质心

    万次阅读 2014-04-19 15:49:09
    一.确定不规则连通区域的质心 原样本
  • 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...
  • matlab连通区域的bwlabel函数的使用

    万次阅读 2017-02-22 23:31:59
     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。  4连通或8连通是图像处理...
  • 功能:标注二进制图像中已连接的...L为输出图像矩阵,其元素值为整数,背景被标记为0,第一个连通区域被标记为1,第二个连通区域被标记为2,依此类推.所以你不明白的1,2,3即为第1,2,3个连通区域的标记网上给出的解释大...
  • %对图像的二值化图像进行连通域的计算,然后显示面积。 %time:20191030 %by:hgy close all clc clear tic src_img_name = ‘1.png’; img = imread(src_img_name); % get binary image 二值化图片 gray_img = rgb2...
  • 求连通域面积matlab

    千次阅读 2019-08-30 12:28:29
    matlab有自带函数bwreopen()求连通域,并移除小面积连通域,返回一个mask模板不同连通域用不同的label标志,背景用0标志。 function [ mask ] = bwareopenLZ( Lig,minarea) %UNTITLED3 此处显示有关此函数的摘要 %...
  • posted on2012-12-06 16:24Dsp Tian两步法中第二步是比较麻烦的,其中用到了不相交集合的一些理论...首先要确定是标记8邻域连通还是4邻域连通,如果是8邻域连通,就用的模板,如果是4邻域连通,就用的模板。我这里用...
  • 区域生长连通区域计算曲线的断点查询实验背景 勾画最内圈水纹 一 区域生长 函数输入 f 原图像输入 S可以是一个数组,也可以是一个数字,若S是一个标量,则f中有着该值的所有点都将变成种子。 T可以是一个...
  • Matlab的regionprops详解 连通区域

    千次阅读 2017-11-20 16:47:20
    matlab函数_连通区域 1、 matlab函数bwareaopen──删除小面积对象 格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn) 作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域。 算法: (1)Determine the connected ...
  • 本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种二值图像快速连通区域计算方法。背景技术:连通分量标记(或者称连通分量分析,连通区域标记)是图论应用中的一种算法,给二值图像中的每个连通区域标上一个特定的标号。该...
  • Matlab】bwlabel标记连通区域

    千次阅读 2018-06-06 17:55:35
     L = bwlabel(BW,n) 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。 4连通...
  • regionprops统计被标记的区域的面积分布,显示区域总数。配合[L,num]=bwlabel(bw,8);%另一篇博文里有函数regionprops语法规则为:STATS = regionprops(C,properties)properties字符串列表...
  • posted on2012-12-06 16:24Dsp Tian两步法中第二步是比较麻烦的,其中用到了不相交集合的一些理论...首先要确定是标记8邻域连通还是4邻域连通,如果是8邻域连通,就用的模板,如果是4邻域连通,就用的模板。我这里用...
  • 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。 四连通或八连通是图像处理里...
  • 使用MATLAB提取二值图像特征值,并对连通区域进行标记、分析与计算

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