+數學形態學能解決很多計算機識別工程中目標提取的問題。 二值圖像分析最重要的方法就是連通區域標記,它是所有 ...
一幅圖像二值化處理后往往包含多個區域,需要通過標記把它們分別提取出來。標記分割后圖像中各區域的簡單而有效的方法是檢查各像素與其相鄰像素的連通性。 在二值圖像中,背景區像素的值為 ,目標區域的像素值為 。假設對一幅圖像從左向右,從上向下進行掃描,要標記當前正被掃描的像素需要檢查它與在它之前被掃描到的若干個近鄰像素的連通性。 考慮 連通的情形。對圖像進行逐像素掃描。 假如當前像素值為 ,就移動到下一個 ...
2015-11-03 09:51 5 19025 推薦指數:
+數學形態學能解決很多計算機識別工程中目標提取的問題。 二值圖像分析最重要的方法就是連通區域標記,它是所有 ...
文章概要 非常感謝☆Ronny丶博主在其博文《圖像分析:二值圖像連通域標記》中對二值圖像連通域的介紹和算法闡述,讓我這個毫無數據結構算法底子的小白能夠理解和復現代碼。本文的目的是基於我自己的理解,對該博文中Two-Pass算法的一些優化和補充,同時也希望幫助更多像我一樣的人較快地掌握 ...
來源:http://www.cnblogs.com/ronny/p/img_aly_01.html 一、前言 二值圖像,顧名思義就是圖像的亮度值只有兩個狀態:黑(0)和白(255)。二值圖像在圖像分析與識別中有着舉足輕重的地位,因為其模式簡單,對像素在空間上的關系有着極強的表現力。在實際應用 ...
+數學形態學能解決很多計算機識別工程中目標提取的問題。 二值圖像分析最重要的方法就是連通區域標記,它是 ...
實現基於C語言的二值圖像連通域標記算法 【注】 原文代碼在123-125行沒有加條件,因此沒有跑出正確的結果 ...
原像素矩陣M為: 根據原像素矩陣M大小,初始化標記矩陣labelM: 算法流程 1. 首先要確定是標記8鄰域連通還是4鄰域連通 ...
對於上圖的二值化圖像,要去除左下角和右上角的噪點,方法:使用opencv去掉黑色面積較小的連通域。代碼 分析:對於上圖來說連通域共有: 這么七個,我們的目標是去除2號和3號連通域,程序中語句 tmparea = fabs(cvContourArea(contour));可以得到 ...
切割前: 切割后: 代碼: 思路是用深度遍歷,對圖片進行二值化處理,先找到一個黑色像素,然后對這個像素的周圍8個像素進行判斷,如果沒有訪問過,就保存起來,然后最后這個數組的最小x和最大x就是x軸上的切割位置。這種分割的方法還是只能適用於 ...