Skimage库使用前言最近发现Skimage库挺好用的，可以和OpenCV搭配一起使用，让图像处理更加灵活和方便。本博客只对Skimage库做简单的介绍，细节使用的话推荐官网查看或百度寻找。Skimage官方网站本博客会不断更新的，尽量。实现连通区域染色源代码程序：import cv2
from skimage import measure, color
path = "C:\\Users\\1
转载
2024-02-02 17:07:06
67阅读
# 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
115阅读
## 矩阵连通区域个数的实现流程
为了教会你如何实现“矩阵连通区域个数”的功能，我将按照以下流程进行讲解：
1. 理解问题：首先我们需要明确问题的定义和要求。在这个问题中，我们需要统计一个矩阵中连通区域的个数。连通区域定义为相邻的1所组成的区域。
2. 设计算法：我们可以使用深度优先搜索（DFS）算法来解决这个问题。DFS算法可以遍历矩阵中的每个位置，并将相邻的1标记为已访问，从而找到连通区
原创
2023-12-08 14:26:18
189阅读
OpenCV自学记录（6）——连通域处理函数cv2.connectedComponentsWithStats（）和cv2.connectedComponents（）1、两个函数介绍1.1什么是连通域1.2cv2.connectedComponents（）1.3cv2.connectedComponentsWithStats（）2、代码实践3、总结 1、两个函数介绍总得来说，connectedCo
转载
2023-09-02 11:15:42
440阅读
# Python 求连通区域的方法
在计算机视觉和图像处理领域，求连通区域是一项常见的任务。连通区域是指在二值图像中像素值相同且通过某种路径相连的区域。本篇文章将为你详细讲解如何使用Python实现连通区域的检测方法。我们将分步骤地来进行，以便于你理解。
## 整体流程
我们将连通区域检测的任务拆分成5个步骤，清晰明了地展示整个过程。
| 步骤 | 任务说明
if的用法if 条件print()else (当不满足if条件时)print()例如age=input('请输入年龄')
if age >= 18:
print('你已经成年，欢迎来酒吧')
else:
print('未成年，回家写作业')elif的用法if 要判断的条件:条件成立时，要做的事elif 条件2:XXXXXXXXXelse:条件都不成立时，要做的事elif 和 else都必须和
转载
2023-09-25 21:47:42
47阅读
最近做验证码识别，原本用MATLAB已经实现的整个识别模型，不过代码要部署在Linux服务器上还是需要用另外的语言实现，于是决定用Python + OpenCV来实现。 bwlabel函数的作用是检测二值图像中连通域的个数及为每个连通域标记后的矩阵。 关于连通域检测算法我是参考的http://blog.sina.com.cn/s/blog_ad81d4310102vmll.html 这篇文章中的基
转载
2024-04-12 14:34:54
63阅读
【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
转载
2023-12-24 14:53:17
356阅读
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
转载
2023-10-11 07:01:39
204阅读
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
# Java求连通块个数
## 引言
连通块是图论中一个重要的概念，用于描述图中的一组节点，其中任意两个节点之间存在路径。在计算机科学中，常用连通块算法来解决与图相关的问题，例如网络分析、社交网络挖掘等。
本文将介绍如何使用Java编程语言实现求连通块个数的算法。我们将首先讲解连通块的定义和原理，然后介绍基于深度优先搜索（DFS）的算法实现，最后给出完整的Java代码示例。
## 连通块的
原创
2023-12-11 09:35:47
113阅读
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
转载
2024-03-26 11:11:12
60阅读
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
转载
2024-04-18 10:25:25
147阅读
这个问题是我在SLAM求职宝典系列D2篇中遗留的问题，因为内容较多现在单独将其列出进行解答。本篇内容分为四个部分： 目录（1）二值图 （2）求最大连通区域的算法 （3）代码实现，以及DFS 和 BFS （4） OpenCV中连通域的求解（C++ & Python） （1）二值图 二值图像，顾名思义
转载
2024-08-12 14:10:49
451阅读
#Python计算矩阵8邻域之和
Neighbors = [(1, 1), (1, -1), (1, 0), (-1, 0), (-1, 1), (-1, -1), (0, 1), (0, -1)]
def get_neighbors_sum(array_of_arrays, row, col):
sum_neighbors = 0
for neighbor in Neighb
转载
2023-06-20 17:37:55
96阅读
Python运算符1.比较运算符2.相等运算符（==）3.相同运算符（is）4.成员资格运算符（in）5.布尔运算符（and）6.字符串和序列的比较 1.比较运算符表达式描述x == yx等于yx < yx小于yx > yx大于yx >= yx大于或等于yx <= yx小于或等于yx != yx不等于yx is yx和y是同一对象x is not yx和y不是同一对象x
转载
2023-08-26 22:25:01
83阅读
# 求连通分量个数的Java实现
## 引言
在图论中，连通分量是指图中一个极大连通子图。在无向图中，连通分量是指一组节点，其中任意两个节点之间都有路径相连。了解连通分量的个数对于很多图论算法和实际应用，比如网络分析和社交网络等，有着重要意义。本文将通过一个Java示例来演示如何求一个无向图的连通分量个数。
## 图的表示
我们可以使用邻接表来表示一个图。在Java中，我们可以使用一个数组
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
转载
2024-08-05 17:33:00
76阅读
连通图：在无向图中，若从顶点v到顶点v'有路径，则称v和v'是连通的，若在改图中的任意两个顶点之间都是连通的，则称其为连通图。生成树某一个具有n个顶点的连通图的生成树是该图的极小连通子图，生成树包含这一连通图中的n个顶点和n-1条边。 连通图的生成树是图的极小连通子图，它包含了图中的全部顶点，一个只有n个顶点的连通图的生成树只有n-1条边，若有n个顶点而少于n-1条边，则为非连通图，若多
转载
2023-10-11 09:31:04
212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
