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;
转载
2023-10-16 00:16:03
243阅读
# 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
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
转载
2024-07-05 22:18:15
152阅读
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
转载
2024-05-09 08:16:57
146阅读
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
转载
2024-01-27 12:17:36
52阅读
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
转载
2024-08-12 13:59:25
76阅读
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，如果是
连通域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，一般使用二值图像表示。连通标记是指将图像中的各个连通区域找出并标记为响应的标号。wo-Pass（两遍扫描法）通过扫描两遍图像，就可以将图像中存在的所有连通区域找出并标记。思路：第一遍扫描时赋予每个像素位置一个label，扫描过程中同一个连通区域内的像素集合中可能会被赋予一个或多个不同label，因此需要将这些属于同一个连通区域但具
转载
2024-03-20 12:14:21
138阅读
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
转载
2023-11-20 07:55:24
176阅读
对于二值图像的连通域标记算法，常见的使用方法是opencv里的connectedComponents()以及connectedComponentsWithStats()，这个实现方法很快，使用也便捷，但无法适用于3D图像。skimage中的skimage.measure.label()以及skimage.measure.regionprops()可以得到2D和3D图像的连通域和相关的统计信息，但这
转载
2024-04-03 14:16:12
264阅读
1.背景 由于需要将图像中的目标提取出来，采用了先分割得到二值化图，然后再进行连通域统计找到最大的连通域，计算其外接矩形作为目标框的方法。2.函数定义 通过搜索，发现在OpenCV 3中提供了连通域标记相关的两个很好的函数，分别是cv::connectedComponents() 和cv::connectedComponentsWithStats()，在OpenCV 2中没有这两个函数。2.1 c
转载
2023-09-30 09:40:48
343阅读
引言上篇博文写了关于基于图像分割的产品计数问题（主要还是求解边缘问题）。本篇博文就来说一说对于没有粘连的区域分析。用opencv实现halcon中的connection算子（即断开不同的连通域）并获取区域相关信息。 一，连通组件标记算法介绍连接组件标记算法(connected component labeling algorithm)是图像分析中最常用的算法之一，算法的实质是扫描一幅图像
转载
2023-07-07 23:29:51
556阅读
在计算机视觉中，Java的OpenCV库为图像处理提供了强大的支持。本篇博文将探讨如何在Java中实现“连通区域”的检测，并提供详细的环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展，帮助你快速入门。
## 环境准备
要使用Java中的OpenCV库，我们首先需要准备好合适的开发环境。这包括安装Java开发工具包（JDK）和OpenCV库。以下是技术栈的兼容性矩阵，确保你使用的版本能
近来学习
opencv的接口调用，
opencv采用的是3.3.0版本的代码，是自己编译的，有如下一段代码(主要部分，采用vs2015编译，win7 64bit 系统)：vector<Vec4i> vecHierarchy;
vector<vector<Point>> vecContours;
// 寻找轮廓
findContours(cannyFrame,
转载
2024-10-25 10:07:47
54阅读
C6678多核DSP开发——vlib应用之连通域标记
前言：边缘检测是特征识别的准备工作，其实典型的图像处理过程在边缘检测之前要进行连通域标记，得出图像上的某副图形，然后检测其边缘，得到边缘轮廓点集，然后根据模板进行匹配识别。连通域标记其实已经可以得到图片上所有图形区域的坐标参数，而这也正是我所需要的信息。然而imglib里并没有连通域标记这样的函数库，在网上寻找良久，我在另一个超级强大的v
转载
2024-04-03 10:56:18
61阅读
在计算机视觉的领域中，使用 Python 的 OpenCV 库进行连通域标记是一个非常重要的技术。连通域标记的主要应用包括图像分割、目标识别等，尤其在处理二值化图像时，它能够帮助我们识别并分类出不同的图像区域。本文将深入探讨如何使用 Python 和 OpenCV 实现连通域标记的流程。
## 背景定位
在许多视觉应用中，我们面临需要从图像中分离各个相互连接的对象的需求。例如，考虑到医学影像处
文章目录连通域4-邻域连通域标记8-邻域连通域标记连通域图像的连通域是指图像中具有相同像素值并且位置相邻的像素组成的区域，连通域分
原创
2022-08-24 21:35:04
1532阅读
# OpenCV Python 连通域标记的探秘
在计算机视觉领域，连通域标记是一种重要的图像处理技术，它可以帮助我们从二值图像中识别并标记出相互连接的区域。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 来实现连通域标记，并附上相应的代码示例，帮助读者理解该技术。
## 什么是连通域
连通域是指图像中相邻的像素组成的区域，这些像素之间存在某种连接关系。连通域的识别在许多应用中都非常重要
# 使用Python和OpenCV标记连通域
在计算机视觉和图像处理的领域，"连通域"是一个非常重要的概念。连通域指的是在图像中，可以通过某种方式相连的像素集合。本文将介绍如何使用Python和OpenCV对图像中的连通域进行标记，帮助我们更好地理解和处理图像数据。
## 连通域的基本原理
连通域分析通常涉及到以下几个步骤：
1. **图像预处理**：将图像转换为二进制图像，通常通过阈值化。
通域分析对于图像处理后面涉及到模式识别的内容来说是基础连通区域（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
转载
2023-11-14 09:20:41
473阅读
