区域连通算法

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dfs bfs连通区域算法 matlab,【算法】图论(一) —— 基本图算法(BFS/DFS/强连通分量)...
weixin_31924507的博客
03-16 671
基本图算法一、图的表示对于图G=(V,E)，可以用两种表示方法表示，一种将图表示为邻接链表，另一种将图表示为邻接矩阵。这两种方法都既可以表示无向图，又可以表示有向图。1. 邻接链表邻接链表适用于稀疏图(边的条数|E|远小于|V|2的图)。邻接链表由一个包含|V|条链表的数组Adj构成，每个节点有一条链表。若G是无向图，则Adj[u]包含所有与u邻接的节点，所有邻接链表之和为2|E|；若G是有向图，...
连通域标记方法
weixin_30832983的博客
05-29 556
这里列举二值图像连通域标记算法包括直接扫描标记算法和二值图像连通域标记快速算法 一、直接扫描标记算法把连续区域作同一个标记，常见的四邻域标记算法和八邻域标记算法。 1、 四邻域标记算法： 1） 判断此点四邻域中的最左，最上有没有点，如果都没有点，则表示一个新的区域的开始。 2） 如果此点四邻域中的最左有点，最上没有点，则标记此点为最左点的值；如果此点四邻域中的最左没有点，...
区域连通算法（C++实现）
A_L_A_N
10-22 3636
#include <iostream> #include <stack> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; void main() { Mat input_img = imread("1.jpg");//输入图片路径 cvtColor(input...
连通域标记算法实现
taifyang的博客
06-15 1955
原理： 1.从左到右，从上到下遍历每一个像素点，然后判断该像素的值是否在集合V中（这里是一张二值图，我们假设黑色的值为0）。 2.如果遇到一个值为0的点，说明在该点附近可能存在与该点相连通的像素点，即可能存在连通域。那么我们就暂时停止之前的遍历，开始以该点为种子点，查找该点附近的邻域中是否存在与其连通的像素点，若与该点连通，则将其存到一个堆栈中，并将该点的标签赋值为与种子点相同的标签，并对访问过的像素点置一个表示已访问的标志，以避免后面对其重复访问。 3.接下来就从堆栈中取出点，查看该点的四邻域，依次把和该
连通性算法
wangbaoxiang2000的博客
04-20 567
## 算法与数据结构(1)------连通性问题 1:快速-查找算法 (注: 开发求解给定问题高效算法的过程的第一步是实现解这个问题的一个简单算法。在开发解决问题的第一个程序时更关注的是确保程序的正确性。) 当且仅当id[p]与id[q]相等时候，表示连通。 c语言实现如下： #include <stdio.h> #define N 10000 main() { int i,p,q,...
二值图像连通区域标记算法代码
01-23
这是非常实用的VC代码，用于二值图像连通区域的标记，请大家参考
边缘图像连通区域标记的算法研究和SoPC实现
10-22
本文重点探讨了一种针对二值边缘图像的高效连通区域标记算法，并结合SoPC（System on a Programmable Chip）实现进行了讨论。 传统的连通区域标记算法，如等价标号法，通常需要扫描图像两次，处理标记冲突，时间...
图像连通区域分割算法
12-20
### 图像连通区域分割算法 #### 概述 图像连通区域分割算法是一种重要的图像处理技术，在诸如文档分析、工业机器视觉等应用场景中扮演着关键角色。该算法主要用于二值图像（仅包含黑白像素的图像）的分析，能够...
基于游程递归的连通区域标记算法 (2010年)
05-16
在研究已有算法的基础上，提出一...该算法只需经过一次扫描图像，就能快速、准确地标记连通区域。在与已有算法的实验结果比较中，该算法具有较快的执行速度和较高的准确率，并且占用较少的内存，可以满足在施工现场中运
连通区域标记算法
06-04
连通区域标记算法是图像处理和计算机视觉领域中一个重要的概念，主要应用于图像分割和对象识别。在二值图像中，连通区域是指在像素值相同（通常为1或255，代表前景或背景）的像素集合，它们通过水平、垂直或对角线...
检测图片连通区域，计算物体个数
03-22
检测图片连通区域，计算物体个数，采用标签传递算法，matlab实现
二值图像连通域标记快速算法实现
10-12
算法描述 　　首先，在进行标记算法以前，利用硬件开辟独立的图像标记缓存和连通关系数组，接着在视频流的采集传输过程中，以流水线的方式按照视频传输顺序对图像进行逐行像素扫描，然后对每个像素的邻域分别按照逆时针方向和水平方向进行连通性检测和等价标记关系合并，检测出的结果对标记等价数组和标记缓存进行更新，在一帧图像采集传输结束后，得到图像的初步标记结果以及初步标记之间的连通关系，最后，根据标号对连通关系数组从小到大的传递过程进行标号的归并，利用归并后的连通关系数组对图像标记缓存中的标号进行替换，替换后的图像为最终标记结果，并且连通域按照扫描顺序被赋予唯一的连续自然数。
连通区域的面积和周长
03-23
该项目是用来处理连通区域的面积，周长，可以通过你自己设定的阔值来返回对应阔值的面积，非常值得借鉴
连通域计算
asd159357445的博客
11-26 1539
算是一种心得吧，虽然有点小瑕疵 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <vector> using namespace std; using namespace cv; int main() { system("color F0");//output change color //distant change Mat img = imread("C:/Users/Administ
OpenCV4.4.0 ConnectedComponents连通区域计算
qq_40041064的博客
12-16 4186
连通区域计算：功能很强大，比计算轮廓好用 cv::connectedComponents(InputArray img_, OutputArray _labels, int connectivity, int ltype); 参数分别为：输入图像，输出图像，连通区域计算方式（4连通 or 8连通），图像类型（CV_16U or CV_32S） 应用实例：识别图像中的物理像素点 原图 ...
连通区域分析法
Wwl1234526的博客
08-19 1599
用途： 在需要将前景目标提取出来以便后续进行处理的应用场景中都能够用到连通区域分析方法，通常连通区域分析处理的对象是一张二值化后的图像。 前提处理：可以先进行效果更好的分割和预处理操作，然后再进行不同的区域连通判断 或者也可以进行膨胀处理，将一些较小的区域或者相似的区域进行连接； 一、 num_objects, labels = cv2.connectedComponents(image) 参数：image：也就是输入图像，必须是二值图，即8位单通道图像。 返回值：num_labels：所有连通域
图像处理 连通域标记
看艾薇的熊猫的博客
05-12 4449
连通域标记是二值图像分析中非常重要的一种方法，也是其他二值图像处理的基础与前提。   所谓连通域标记，就是将一副二值图像中的每个白色像素进行标记，属于同一个连通域的白色像素标记相同，不同连通域的白色像素有不同的标记，从而能将图像中每个连通域提取出来。   连通域标记的算法有很多种，这里介绍其中一种基于一次遍历图像，记录等价对的标记方法，这种方法效率很高。
连通问题算法
qq_43702629的博客
05-21 203
书籍<<算法:C语言实现>> 快速查找算法 void connect() { int a[N]; for (int i = 0; i < N; i++) { a[i] = i;//初始化，假设它们的祖先是它们自己 } int p, q; while (cin >> p >> q) { if (a[p] == a[...
FPGA区域连通算法
最新发布
05-18
### FPGA实现区域连通算法的概述 FPGA因其强大的并行处理能力和硬件可编程特性，在图像处理领域得到了广泛应用。对于区域连通算法，FPGA可以通过流水线结构和高效的硬件设计实现实时性和高吞吐量的要求[^1]。 在实际应用中，FPGA实现区域连通算法通常涉及以下几个方面： - **输入数据流管理**：将图像数据按照行列顺序送入FPGA。 - **状态存储与更新**：利用片上RAM或其他存储器保存当前像素的状态以及相邻像素的信息。 - **逻辑判断模块**：根据预定义的规则（如4邻域或8邻域），判定当前像素是否属于某个已知连通区域，并分配相应的标签。 - **输出结果生成**：将处理后的标签信息重新组合为完整的标记矩阵。 下面是一个简单的Verilog代码示例，展示了如何基于FPGA实现基本的区域连通算法： ```verilog module connected_component ( input wire clk, input wire reset_n, input wire [7:0] pixel_in, // 输入像素值 (灰度/二值) output reg [3:0] label_out // 输出标签编号 ); // 定义内部寄存器变量 reg [3:0] current_label; reg [3:0] neighbor_labels [0:3]; // 存储邻居节点的标签 always @(posedge clk or negedge reset_n) begin if (!reset_n) begin label_out <= 4'b0; // 初始化标签为零 end else begin // 判断当前像素是否为前景对象 if (pixel_in != 0) begin // 获取周围四个方向上的邻居标签 get_neighbor_labels(neighbor_labels); // 如果有有效邻居，则继承最小标签号 if (|neighbor_labels) begin assign_min_label(current_label, neighbor_labels); end else begin // 否则创建新标签 create_new_label(current_label); end // 更新输出标签 label_out <= current_label; end else begin // 背景像素保持默认标签 label_out <= 4'b0; end end end task automatic get_neighbor_labels(output reg [3:0] labels []); // 实际实现取决于具体架构布局 // 此处假设可以从外部缓存获取上下左右邻居标签 labels[0] = north_label; labels[1] = south_label; labels[2] = east_label; labels[3] = west_label; endtask function void assign_min_label(ref reg [3:0] target, input reg [3:0] sources []); integer i; target = 'hFFFF_FFFF; // 设置初始最大值 for (i = 0; i < $size(sources); i++) begin if ((sources[i] != 0) && (sources[i] < target)) begin target = sources[i]; end end endfunction function void create_new_label(output reg [3:0] new_label); static reg [3:0] counter = 1; new_label = counter; counter += 1; endfunction endmodule ``` 此代码片段提供了一个框架性的解决方案，其中`get_neighbor_labels()`负责收集周边像素的标签信息；`assign_min_label()`用于选取合适的现有标签；当无匹配项时调用`create_new_label()`生成新的唯一标识符[^1]。 需要注意的是，这只是一个简化版的设计思路展示，真实项目可能还需要考虑更多细节问题，比如边界条件处理、大规模内存访问优化等。 --- ###
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