二值圖像剔除小面積連通區域在二值圖像連通區域分析時很有用,之前做的使用采用了for循環的形式,后來學習了c++標准庫,發現可以使用vector.erase(std::remove_if())的方法, 結合lambda表達式直接剔除。 統計二值圖像的連通區域通過cv::findcontours ...
算法: 第一步,將圖片轉換為二值圖像A 第二步,創建和A相同大小但是元素都為 的圖像B,並復制A到A copy中 第三步,A中任選一點值為 的像素,設為p ,並使用計算連通分量算法,當算法收斂時,則檢測出一個連通分量 第四步,將檢測出來的連通分量復制到B中,A copy中對應的值設為 ,記錄連通分量和像素數量 第五步,重復第三步和第四步,直到A copy中所有的像素值為 ,檢測出所有連通分量 ...
2019-12-04 21:15 0 1286 推薦指數:
二值圖像剔除小面積連通區域在二值圖像連通區域分析時很有用,之前做的使用采用了for循環的形式,后來學習了c++標准庫,發現可以使用vector.erase(std::remove_if())的方法, 結合lambda表達式直接剔除。 統計二值圖像的連通區域通過cv::findcontours ...
有向圖中, u可達v不一定意味着v可達u. 相互可達則屬於同一個強連通分量(Strongly Connected Component, SCC) 有向圖和它的轉置的強連通分量相同所有SCC構成一個DAG ...
概念 連通分量:如果一對頂點\((u, v)\)之間有一條無向邊,則稱\(u\)和\(v\)連通。如果一個無向圖\(G\)中的任意一對頂點均連通,則無向圖\(G\)為一個連通圖。連通分量指無向圖的極大連通子圖,可近似理解成連通塊。 強連通分量:如果一對頂點\((u, v)\)之間 ...
連通分量的提取 實際上,在二值圖像中提取連通分量是許多自動圖像分析應用中的核心任務。 令 Y 表示一個包含於集合 A 中的連通分量,並假設 Y 中的一個點 p 是已知的。而后,用下列的迭代表達式生成 Y 的所有元素: 代碼實例 ...
在無向圖中,如果從頂點vi到頂點vj有路徑,則稱vi和vj連通。如果圖中任意兩個頂點之間都連通,則稱該圖為連通圖, 否則,稱該圖為非連通圖,則其中的極大連通子圖稱為連通分量,這里所謂的極大是指子圖中包含的頂點個數極大。 例如:一個無向圖有5個頂點,1-3-5是連通 ...
連通圖和連通分量 1.頂點間的連通性 在無向圖G中,若從頂點vi到頂點vj有路徑(當然從vj到vi也一定有路徑),快看小說網則稱vi和vj是連通的。2.連通圖 若V(G)中任意兩個不同的頂點vi和vj都連通(即有路徑),則稱G為連通圖(Con-nected Graph ...
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 ...
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 ...