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
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2024-05-09 08:16:57
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文章目录联通组件图像联通组件标记概念图像联通组件（CCL）四领域与八领域扫描联通组件的常见算法概念基于像素扫描算法基于块扫描方法两步扫描法DT算法：决策表+模板BBDT算法（opencv采用的算法）函数APIconnectedComponentsconnectedComponentsWithStats 联通组件图像联通组件标记概念图像联通组件（CCL）四领域与八领域扫描联通组件的常见算法概念联通
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2024-01-28 17:25:58
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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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【摘要】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，并给出了两个算法的基于OpenCV的C++实现代码。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
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2023-12-24 14:53:17
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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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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、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
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2024-01-27 12:17:36
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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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OpenCV新手上路，官网下载了一个OpenCV3.2.0版本，在VS2013上编程。安装各种教程配置好环境后开始研究。第一个任务是数码管数字识别。找了一张图片，开始读取灰度图，二值化，膨胀（数码管数字笔画是不连的，为了轮廓提取方便需要进行膨胀使得数字笔画相连），轮廓提取，数组分割，识别。。。 但是在轮廓提取过程发生了问题，主要是findContours（）函数惹的祸，一运行到这个函数程序就崩溃
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2024-03-26 11:11:12
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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
效果：将二值化图像的连通区域划分出来前后：优点：1.图像尺寸大的也能用2.提供一个思路原理：1.逐行遍历原图像，将当前第n行连接的部分放到一起并分组，然后在n-1行寻找连通的部分，如果找到就归入该组，如果没找到就列为新组2.在向上寻找的时候可能遇到有：当前行n的某一连通区域在n-1行找到2个或2个以上对应的区域、当前行n有多个区域在n-1行找到同一个区域的问题，这些解决起来也不算难，就不提了被我p
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2024-01-03 16:09:26
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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
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2024-04-18 10:25:25
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# Python计算连通区域的实现方法
## 介绍
在计算机图像处理中，连通区域指的是图像中相邻像素具有相同属性的区域。计算连通区域可以帮助我们在图像中找到相似的像素集合，并进行进一步的分析和处理。Python提供了一些库函数和算法来计算和处理连通区域，本文将介绍一种常用的实现方法。
## 实现步骤
下面是计算连通区域的实现步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
|
原创
2023-09-14 04:18:52
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# 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
第 33 条 通过 yield from 把多个生成器连起来用 生成器有很多好处（参见第 30 条），而且能够解决许多常见的问题（参见第 31 条）。生成器的用途特别广，所以很多程序都会频繁使用它们，而且是一个连着一个地用。 例如，我们要编写一个图形程序，让它在屏幕上面移动图像，从而形成动画效果。假如要实现这样一段动画：图片先快速移动一段时间，然后暂停，接下来慢速移动一段时间。为了把移动与暂停表示
【角点检测】 兴趣点也被称为关键点、特征点。他被大量用于解决物体识别、图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列问题中。 图像的特征类型分为：①边缘；②角点（感兴趣关键点）；③斑点（Blobs）（感兴趣区域） 【角点】某一点在任意方向的一个微小变动都会引起灰度很大的变化。（与位于相同强度区域上的点不同，与物体轮廓上的点也不同） 它们在图像中可以轻易定位。 角点位于两条边缘的交点处，代表了两个边
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2024-05-01 13:28:55
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# 使用 OpenCV 实现连通区域分割的Python入门
连通区域分割（Connected Component Labeling）是计算机视觉中的一个重要技术，主要用于识别图像中的独立区域。这项技术的应用广泛，如物体识别、图像分析等。本文将介绍如何利用 Python 和 OpenCV 库实现简单的连通区域分割。
## 基本概念
在图像中，连通区域指的是由一系列相邻像素组成的区域。在灰度或二
原创
2024-10-28 06:14:38
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在计算机视觉中，使用“Python OpenCV”库找寻连通区域是图像分析的常见任务。这个过程不仅是处理二值图像的关键部分，也在形状分析、目标检测和图像分割等应用中起到至关重要的作用。本文将针对如何使用OpenCV找到这些连通区域进行详细分析，从背景描述到技术原理，再到源码分析和应用场景，最后展望未来可能的研究方向。
```mermaid
flowchart TD
A[图像输入] -->
# Python OpenCV 求连通区域探索
在计算机视觉和图像处理领域，求连通区域是一项基本操作。这项技术通常用于物体识别、图像分割等应用中。通过OpenCV库，我们可以轻松地找到图像中的连通区域。
## 什么是连通区域？
连通区域是指在图像中由相连像素构成的区域。在二值图像中，连通区域通常由黑色或白色的像素组成。根据连接方式，连通区域可以分为4连通和8连通。在4连通中，只有上下左右的像
原创
2024-10-09 06:19:41
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索引目录1.连通区域标记算法2.剔除小连通区域参考 1.连通区域标记算法连接区域标记算法(connected component labeling algorithm)是图像分析中最常用的算法之一，输入要求是一张二值（黑白）图像，属于同一连通区域的非零像素都是同一定值，算法的实质是扫描一幅图像的每个像素，由具有相同像素值的相邻像素组成像素集合一个连通区域，对于找到的每个连通区域，我们赋予其一个唯
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2024-03-05 21:36:02
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