效果圖 這兩篇算是把二值圖像連通標記給搞定了。 ...

目標內邊界的像素全都在目標里面，目標外邊界的像素全都不在目標上，是包圍着目標的。 二值圖像內外邊界的計算都是有兩種方法的，所以一共是4種算法，不過實際用到跟蹤的只有一個而已。 首先是內邊界跟蹤： 第一種方法不是跟蹤方法。步驟是先對原圖像腐蝕，然后用原圖像減去腐蝕后的圖像就得到邊界 ...

　　我幾乎完全就是照着WIKI百科上的算法實現的，不過是用Matlab而已。使用了兩步法進行標記，一步法我還沒怎么看。兩步法中第二步是比較麻煩的，其中用到了不相交集合的一些理論，尤其是不相交集合森林，我這里的find_set函數就是參考《算法導論》311頁的算法寫的。如果用c++寫，也許需要 ...

彩色圖像：每個像素由R、G、B三個分量表示，每個通道取值范圍0~255。數據類型一般為8位無符號整形。 灰度圖像：每個像素只有一個采樣顏色的圖像，這類圖像通常顯示為從最暗黑色到最亮的白色的灰度。 二值圖像（黑白圖像）：每個像素點只有兩種可能，0和1.0代表黑色，1代表白色。數據類型通常 ...

一、RGB RGB色彩模式使用RGB模型為圖像中每個像素的RGB分量分配一個0~255范圍內的強度值。RGB圖像僅僅使用三種顏色，R(red)、G(green)、B(blue)，就能夠使它們依照不同的比例混合，在屏幕上呈現16777216(256 * 256 * 256)種顏色 ...

　　我在兩年前的博客里曾經寫過 SSE圖像算法優化系列七：基於SSE實現的極速的矩形核腐蝕和膨脹（最大值和最小值）算法 一文，通過SSE的優化把矩形核心的腐蝕和膨脹做到了不僅和半徑無關，而且速度也相當的快，當時在被博文的評論里有博友提出了如下的問題： 　　當時看到 ...

與二值圖像有些差異。 示例：（1）灰度膨脹>> t=rand(7,8);>> t=ceil(t.*256)%t為灰度圖像t = 209 125 191 9 168 246 158 14 232 205 101 113 ...