引言本文章将带大家实现灾害监测中一种常用的图像分类方法，即区域生长算法。与前面介绍的几种图像分割方法不同，区域生长算法可直接对高于Uint8灰级的数据直接进行处理，所以保持了原数据的结构形式。另外，区域生长算法涉及到的参数较多，分类的结果与参数关联度较高，所以笔者也添加了阈值参量的调试程序。代码实现流程多波段TIF图像转jpg图像输入jpg图像，查询目标种子坐标区域生长算法最优阈值调
一、理论概念 区域生长是按照事先定义的生长准则将一个像素或者子区域逐步聚合成一个完整独立的连通区域过程。对于图像感兴趣目标区域R，z为区域R上事先发现的种子点，按照规定的生长准则逐步将与种子点z一定邻域内符合相似性判据的像素合并成一个种子群以备下一阶段的生长，这样不断的进行循环生长直到满足生长停止条件为止，从而完成了对感兴趣区域由一个种子点生长为一个独立连通区域的过程。其中相似性判据可以是像素灰
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2023-06-01 15:52:50
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1、理论基础 区域生长算法的基本思想是将有相似性质的像素点合并到一起。对每一个区域要先指定一个种子点作为生长的起点，然后将种子点周围领域的像素点和种子点进行对比，将具有相似性质的点合并起来继续向外生长，直到没有满足条件的像素被包括进来为止。这样一个区域的生长就完成了。这个过程中有几个关键的问题：a> 给定种子点(种子点如何选取？) &nbs
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2023-08-16 18:05:06
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区域生长算法2014年9月19日 17:01:44大道理一摆：（以下说明转载，感觉写的很好）历史：区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域(seed point)，再在种子区域基础上不断将其周围的像素点以一定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有像素点结合成一个区域
# Python区域生长算法
## 介绍
区域生长是一种基于像素相似性的图像分割算法，它可以根据像素的相似性将图像分割成不同的区域。在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现区域生长算法。本文将详细介绍Python区域生长算法的实现步骤和相应的代码。
## 实现步骤
下面是Python区域生长算法的实现步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 |
原创
2023-07-27 07:22:20
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目录一、概述二、代码三、结果 一、概述
区域生长简单使用案例二、代码region_growing_segmentation.cpp#include <iostream>
#include <vector>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pc
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2023-07-01 12:14:58
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区域生长法:通俗的讲就是利用初始种子点，通过邻域判断，获取更多的种子点，以达到生长的目的。有点像是核聚变的链式反应，一个点找到更多的种子点，然后新的种子点再找到更多的，最后生长结束，种子点库也就清空了。目前主要使用的是四领域和八领域：四邻域 (左) 和八邻域 (右) 的示意图：区域生长的流程图： 以下是部分代码(参考：结合python与遥感图像的区域生长算法实现
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2023-08-21 12:15:05
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数字图像处理的书数不胜数。相关的方法，从直方图、卷积到小波、机器学习方面的方法也举不胜举。OpenCV库给我们提供了一整套图像存储、显示方法外，也集成了很多很多的图像、视频处理算法以及机器学习算法，以函数的形式提供给我们使用。然而在初学阶段，我们往往过分依赖于OpenCV中的那些库函数。虽说OpenCV集成了很多高效算法，然而，毕竟不是无所不包。OpenCV中基础的算法有时会缺失，有时用起来不是很
一、区间划分1、digitize()：主要用于将一组数据进行分区。主要参数：bins：标量序列，分区的依据，bins内的数据一定要是降序或者升序的数据，不能是一堆无序数据。。返回值：所属区间的上限在bins中的索引。import numpy as np
import pandas as pd
from IPython.core.interactiveshell import Interactiv
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2023-08-14 22:47:47
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把图像进行分割为多个区域。方案1，寻找灰度级不连续区域间的边界方案2，基于像素性质分布的阈值处理方案3，直接寻找区域的分割技术区域生长就是方案三，它是根据事先定义的准则将像素或者子区域聚合成更大区域的过程。其基本思想是从一组生长点开始（生长点可以是单个像素，也可以是某个小区域），将与该生长点性质相似的相邻像素或者区域与生长点合并。然后将这些新像素当作新的生长点，继续上面的操作，一直重复此过程，直到
区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法。区域生长是指从某个像素出发，按照一定的准则，逐步加入邻近像素，当满足一定的条件时，区域生长终止。区域生长的好坏决定于1.初始点(种子点)的选取。2.生长准则。3.终止条件。区域生长是从某个或者某些像素点出发，最后得到整个区域，进而实现目标的提取。区域生长的原理区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素
一、感谢：向博主GlassySky0816致谢，参考其编辑书写的区域生长算法的python实现进行学习。 二、程序理解2.1程序分析import cv2
import numpy as np
class Point(object):
def __init__(self,x,y):
self.x = x
self.y = y
def
首先是老师布置的作业，叫我们练习区域生长，种子可以手动选取，但最好自动找出来。于是乎我就像挑战一下，感觉网上例程很多的样子，比如： 本人搜了半天，网上虽然看似很多，但就其根本就只有这一个。于是就用了一下其中的找种子环节（函数）。#初始种子选择
def originalSeed(gray, th):
ret, thresh = cv2.cv2.threshold(gray, th, 255,
0 引言本章的大多数分割算法都基于图像灰度值的两个基本性质之一：不连续性和相似性。第一类方法根据灰度的突变（如边缘）将图像分割为多个区域：首先寻找边缘线段，然后将这些线段连接为边界的方法来识别区域。第二类方法根据一组预定义的准则把一幅图像分割为多个区域：上一节根据像素性质（如灰度值或颜色）的分布进行阈值分割；本节将讨论直接寻找区域的分割技术。1 区域生长区域生长是指根据预定义的准则，将像素或子区域
区域生长 C# VS2010
区域生长算法2014年9月19日 17:01:44大道理一摆：（以下说明转载，感觉写的很好）历史：区域生长是一种古老的图像分割方法，最早的区域生长图像分割方法是由Levine等人提出的。该方法一般有两种方式，一种是先给定图像中要分割的目标物体内的一个小块或者说种子区域(seed point)，再在种子区域基础上不断将其周围的
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2023-08-04 17:39:07
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记录一下区域生长法的学习过程，区域生长法是基于区域的分割方法，通过算法自动选取或者交互式选取种子点（即单个像素点），并规定所应用的谓词逻辑，将8邻接或4邻接并满足谓词逻辑的点进行合并，不断迭代，直至不满足谓词逻辑时，完成分割。最开始在实现这个功能的时候，在网上看了一些别人的代码，发现和自己理解的区域生长法有些出入，再此写下自己所理解的算法代码，仅代表个人意见。代码如下：/*
* function:
前几天看到一篇博客，题为《为什么你应该写博客》，学到了很多，同时也思考了很多，里面讲到“用博客的形式来记录下你有价值的思考，会带来很多好处，却没有任何明显的坏处”，一句话概括就是：书写是为了更好的思考，分享是为了让思考更有价值！ 这是本人开通CSDN博客的第一天，刚开始着手学习计算机视觉这方面不久
区域生长算法：（聚类）将具有相似性的点云集合起来构成区域。首先对每个需要分割的区域找出一个种子点作为生长的起点，然后将种子点周围邻域中与种子有相同或相似性质的点合并到种子像素所在的区域中。而新的点继续作为种子向四周生长，直到再没有满足条件的像素可以包括进来，一个区域就生长而成了。我把它理解为往水里扔石子后水波向周围扩散一样当扩散到一定的区域后水波就会停止。算法流程：1. 计算法线normal和曲率
1、理论基础 区域生长算法的基本思想是将有相似性质的像素点合并到一起。对每一个区域要先指定一个种子点作为生长的起点，然后将种子点周围领域的像素点和种子点进行对比，将具有相似性质的点合并起来继续向外生长，直到没有满足条件的像素被包括进来为止。这样一个区域的生长就完成了。这个过程中有几个关键的问题：a> 给定种子点(种子点如何选取？) &
以区域为基础的图像分割处理技术最基础的是区域生长法区域生长是根据事先定义的准则将像素或者子区域聚合成更大区域的过程其基本思想是从一组生长点开始（生长点可以是单个像素，也可以是某个小区域），将与该生长点性质相似（判断依据可以是灰度值、纹理、颜色等图像信息）的相邻像素或者区域与生长点合并，形成新的生长点，重复此过程直到不能生长为止区域生长算法关键有三个：1、选择合适的生长点（鼠标选择）（人工或自动）2
