二值图像剔除小面积连通区域在二值图像连通区域分析时很有用,之前做的使用采用了for循环的形式,后来学习了c++标准库,发现可以使用vector.erase(std::remove_if())的方法, 结合lambda表达式直接剔除。 统计二值图像的连通区域通过cv::findcontours ...
算法: 第一步,将图片转换为二值图像A 第二步,创建和A相同大小但是元素都为 的图像B,并复制A到A copy中 第三步,A中任选一点值为 的像素,设为p ,并使用计算连通分量算法,当算法收敛时,则检测出一个连通分量 第四步,将检测出来的连通分量复制到B中,A copy中对应的值设为 ,记录连通分量和像素数量 第五步,重复第三步和第四步,直到A copy中所有的像素值为 ,检测出所有连通分量 ...
2019-12-04 21:15 0 1286 推荐指数:
二值图像剔除小面积连通区域在二值图像连通区域分析时很有用,之前做的使用采用了for循环的形式,后来学习了c++标准库,发现可以使用vector.erase(std::remove_if())的方法, 结合lambda表达式直接剔除。 统计二值图像的连通区域通过cv::findcontours ...
有向图中, u可达v不一定意味着v可达u. 相互可达则属于同一个强连通分量(Strongly Connected Component, SCC) 有向图和它的转置的强连通分量相同所有SCC构成一个DAG ...
概念 连通分量:如果一对顶点\((u, v)\)之间有一条无向边,则称\(u\)和\(v\)连通。如果一个无向图\(G\)中的任意一对顶点均连通,则无向图\(G\)为一个连通图。连通分量指无向图的极大连通子图,可近似理解成连通块。 强连通分量:如果一对顶点\((u, v)\)之间 ...
连通分量的提取 实际上,在二值图像中提取连通分量是许多自动图像分析应用中的核心任务。 令 Y 表示一个包含于集合 A 中的连通分量,并假设 Y 中的一个点 p 是已知的。而后,用下列的迭代表达式生成 Y 的所有元素: 代码实例 ...
在无向图中,如果从顶点vi到顶点vj有路径,则称vi和vj连通。如果图中任意两个顶点之间都连通,则称该图为连通图, 否则,称该图为非连通图,则其中的极大连通子图称为连通分量,这里所谓的极大是指子图中包含的顶点个数极大。 例如:一个无向图有5个顶点,1-3-5是连通 ...
连通图和连通分量 1.顶点间的连通性 在无向图G中,若从顶点vi到顶点vj有路径(当然从vj到vi也一定有路径),快看小说网则称vi和vj是连通的。2.连通图 若V(G)中任意两个不同的顶点vi和vj都连通(即有路径),则称G为连通图(Con-nected Graph ...
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 ...
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 ...