文章概要 　　非常感谢☆Ronny丶博主在其博文《图像分析：二值图像连通域标记》中对二值图像连通域的介绍和算法阐述，让我这个毫无数据结构算法底子的小白能够理解和复现代码。本文的目的是基于我自己的理解，对该博文中Two-Pass算法的一些优化和补充，同时也希望帮助更多像我一样的人较快地掌握 ...

来源：http://www.cnblogs.com/ronny/p/img_aly_01.html 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 ...

+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，它是 ...

+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，它是所有 ...

一幅图像二值化处理后往往包含多个区域，需要通过标记把它们分别提取出来。标记分割后图像中各区域的简单而有效的方法是检查各像素与其相邻像素的连通性。 在二值图像中，背景区像素的值为0，目标区域的像素值为1。假设对一幅图像从左向右，从上向下进行扫描，要标记当前正被扫描的像素需要检查它与在它之前被扫描 ...

原像素矩阵M为： 根据原像素矩阵M大小，初始化标记矩阵labelM： 算法流程 1. 首先要确定是标记8邻域连通还是4邻域连通 ...

L = bwlabel(BW,n)返回一个和BW大小相同的L矩阵，包含了标记了BW中每个连通区域的类别标签，这些标签的值为1、2、num（连通区域的个数）。n的值为4或8，表示是按4连通寻找区域，还是8连通寻找，默认为8。 [L,num] = bwlabel(BW,n)这里num返回的就是BW中 ...

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）。opencv——机器视觉检测和计数 - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 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 ...