一、 One-Pass对应的标记算法（Label.h） 使用： unsigned char label = (unsigned char )fspace_2d(imgMask2.row,imgMask2.col,sizeof(unsigned char)); std::vector shapecenterpoint; int ll = Label::CutAndLable(pTemp,la
算法的整体描述:1.从上到下,从左到右,依次遍历整幅图像2.如上图A所示,A点为遇到的外轮廓点(步骤1遍历的过程中遇到的第一个像素值为255的点即为外轮廓点),且没有被标记过,则给A一个新的标记号;从A点出发,按照一定的规则,将A所在的外轮廓点全部跟踪到,然后回到A点,并将路径上的点全部标记为A的标号.3.如上图B所示,如果遇到已经标记过的点A',则从A'开始向右,将它的右边所有的点都标记为A'的
# OpenCV 连通区域标记
在图像处理和计算机视觉中，连通区域标记（Connected Component Labeling, CCL）是一个非常重要的技术。它的任务是识别图像中所有独立的连通区域，并为每个区域分配一个唯一的标签。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 库进行连通区域标记，并提供相关代码示例。
## 什么是连通区域标记？
连通区域标记是图像处理中的一
区域生长：就是以某个像素值进行扩散，查找颜色相近的范围区域。这里主要介绍四种方法： 固定灰度值、动态灰度值、固定RGB值、动态RGB值。这四种方法对应不同图片。经测试效果可以1.固定灰度值区域生长//固定灰度值区域生长
cv::Mat RegionGrow(cv::Mat src, cv::Point2i pt, int th)
{
cv::Point2i ptGrowing;
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2023-10-16 00:16:03
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一、前言二值图像，顾名思义就是图像的亮度值只有两个状态：黑(0)和白(255)。二值图像在图像分析与识别中有着举足轻重的地位，因为其模式简单，对像素在空间上的关系有着极强的表现力。在实际应用中，很多图像的分析最终都转换为二值图像的分析，比如：医学图像分析、前景检测、字符识别，形状识别。二值化+数学形态学能解决很多计算机识别工程中目标提取的问题。二值图像分析最重要
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2023-10-10 23:20:50
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二值图像分析：连通组件寻找算法1.连通组件标记算法介绍2.两步扫描算法分析2.1 算法第一步：扫描2.1 算法第二步：合并等价类3.不带统计信息的connectedComponents()4.带统计信息的connectedComponentsWithStats() 1.连通组件标记算法介绍连接组件标记算法(connected component labeling algorithm)是图像分析中
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2023-10-17 12:40:57
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Python有很多种调c++的方法，有的复杂有的简单，有时使用的时候反而不知道到底该用哪一种比较好，其实没有最好的方法，只有适合不适合自己。本文从我所遇到的问题说起，然后讲述另一种比较简单的python调c++并且传参numpy矩阵的方法。该方法调用的是python自带的ctypes库，所以使用该方法不用安装或配置任何地第三方库。背景之前项目遇到一个问题，求二值图像连通区域，对于一般的图像其实很简
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2023-10-11 07:01:39
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一、Canny算子检测轮廓 ()1.概念及原理(1)之前我们是对梯度大小进行阈值化以得到二值的边缘图像。但是这样做有两个缺点。其一是检测到的边缘过粗，难以实现物体的准确定位。其二是很难找到合适的阈值既能足够低于检测到所有重要边缘，又能不至于包含过多次要边缘，这就是Canny算法尝试解决的问题。(2)Canny算子通常是基于Sobel算子，当然也可以使用其他梯度算子。其思想是
一、连通区域分析连通区域（Connected Component）一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域（Region，Blob）。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CVPR和图像分析处理的众多应用领域中较为常用和基本的
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
原创
2022-08-24 17:54:17
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一、前言二值图像，顾名思义就是图像的亮度值只有两个状态：黑(0)和白(255)。二值图像在图像分析与识别中有着举足轻重的地位，因为其模式简单，对像素在空间上的关系有着极强的表现力。在实际应用中，很多图像的分析最终都转换为二值图像的分析，比如：医学图像分析、前景检测、字符识别，形状识别。二值化+数学形态学能解决很多计算机识别工程中目标提取的问题。二值图像分析最重要的方法就是连通区域标记，
图像分割1图像分割概述 图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程，小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。如不同目标物体所占的图像区域、前景所占的图像区域等。 连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。 &nbs
连通区标记是最主要的图像处理算法之中的一个。该算法中，按从左至右、从上至下的顺序，对整幅图像进行扫描，通过比較每一个前景像素的邻域进行连通区标记，并创建等效标记列表。最后，合并等效标记列表，并再次扫描图像以更新标记。算法的长处的是通俗易懂，缺点是须要两次扫描图像，效率不高。区域生长法利用区域生长的思想，一次生长过程能够标记一整个连通区，仅仅需对图像进行一次扫描就能标记出全部连通区。算法描写叙述例如
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2014-05-29 14:56:00
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Overview对于二值图像来说，每个像素点的值只有类似0/1的两种可能性，一般为0(黑)/255(白)。 如果两个像素点位置相邻且取值相同，那么这两个像素点即处于同一个相互连通的区域内。 从视觉上看，彼此连通的点形成了一个区域，而该区域中所有连通点构成的集合，我们称之为一个连通区域。在图像中，每个像素当以自身为中心时，周围一般存在8个邻接像素。 在判断两个像素是否属于同一连通区域时，根据邻
我几乎完全就是照着WIKI百科上的算法实现的，不过是用Matlab而已。使用了两步法进行标记，一步法我还没怎么看。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，尤其是不相交集合森林，我这里的find_set函数就是参考《算法导论》311页的算法写的。如果用c++写，也许需要自己构造数据结构。
好吧，下面是我理解的算法过程：
1.首先要确定是标记8邻域连通还是4邻域连通，如
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2020-09-10 15:50:00
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理算法之一。该算法中，按从左至右、从上至下的顺序，对整幅图像进行扫描，通过比较每个前景像素的邻域进行连通区标记，并创建等效标记列表。最后，合并等效标记列表，并再次
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2016-08-25 16:55:00
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OpenCVOpenCV是一个巨大的开源库，广泛用于计算机视觉，人工智能和图像处理领域。它在现实世界中的典型应用是人脸识别，物体检测，人类活动识别，物体跟踪等。任务现在，假设我们只需要从整个输入帧中检测到一个对象。因此，代替处理整个框架，如果可以在框架中定义一个子区域并将其视为要应用处理的新框架，该怎么办。我们要完成一下三个步骤：定义兴趣区在ROI中检测轮廓阈值检测轮廓轮廓线什么是ROI？简而言之
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2023-11-20 07:55:24
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在深度学习中，尤其是语义分割模型部署的结果后处理中，离不开各类形态学处理方法，其中以连通域处理为主；同时在一些传统的图像处理算法中，也需要一些形态学、连通域处理方法。为此，整理了一些常用的连通域处理函数：查找图像中最大的连通域、删除图像中小面积的连通域、删除图像中的黑色连通域、获取形状的骨架。关于博文代码中连通域处理中的图像D:/Img_data/15.bmp，如下所示，各位如果要运行出一样的效果
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2023-11-09 16:52:09
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O
原创
2022-08-24 17:45:58
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OpenCV：二值图像连通区域分析与标记算法实现 目录编译环境：操作系统：Win8.1 64位IDE平台：Visual Studio 2013 UltimateOpenCV：2.4.8 一、连通域 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。4邻接一共4个点，即上下左右，如下左图所示。8邻接的点一共有8个，包括了对角线位置的点，
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2016-03-01 10:18:00
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