本文探讨了计算机视觉中分组和拟合的重要性。分组，如区域生长和边缘连接，用于识别图像中的目标和区域；拟合，如直线和曲线拟合，用于近似数据点。这些技术在目标检测、形状分析等领域有广泛应用。
计算机视觉是研究如何使计算机系统能够理解和解释图像和视频数据的领域。在计算机视觉中，分组和拟合是两个重要的任务，用于从图像或视频中提取有用的信息和模式。本文将介绍分组和拟合的概念，并提供相关的源代码示例。
一、分组(Grouping)
分组是指将图像或视频中的像素或特征点按照某种规则或准则进行分类或聚类的过程。分组可以帮助我们识别和提取出感兴趣的目标或区域，并进一步分析和处理。常见的分组方法包括区域生长、边缘连接和连通性分析等。
- 区域生长(Region Growing)
区域生长是一种基于像素相似性的分组方法。该方法从一个或多个种子像素开始，逐步将与种子像素相似的邻近像素添加到同一个区域中，直到满足某个停止准则或达到一定的生长条件。以下是一个简单的区域生长算法示例：
import numpy as np
def region_growing(image, seed, threshold)
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