opencv cuda连通域分析

最新推荐文章于 2025-06-04 09:58:03 发布
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分类专栏： image processing 文章标签： opencv cuda 图像处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43836913/article/details/84969760
本文介绍OpenCV中使用CUDA实现的连通组件分析算法，该算法在GPU上执行，大幅提高了图像处理速度。文中详细解析了computeConnectivity函数的调用方式，展示了如何在大规模图像数据集上进行高效连通区域计算。

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OpenCV各模块、函数详解及应用案例
学以致用 知行合一
06-11 1676
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV库拥有超过 2500 种优化算法，其中包括一整套经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法。 OpenCV主要分几个大模块：（1）核心功能，主要是Mat容器以及基本操作等。（2）图像处理模块。（3）GUI和视频处理等模块。（4）相机校准和 3D 重建（5）2D 特征框架（feature2d 模块） - 特征检测器、描述符和匹配框架...............
【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】7. OpenCV图像处理大全：边缘检测/形态学操作/特征匹配的工业级应用
最新发布
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
07-23 544
摘要：本文系统讲解OpenCV核心图像处理技术及其工业落地实践，涵盖边缘检测、形态学操作、特征匹配等关键模块。通过“理论原理-算法实现-实战优化”三层结构，构建从基础到工业级应用的完整知识体系。文中详细解析Canny边缘检测的梯度计算原理、形态学操作的数学基础及SIFT特征匹配的鲁棒性机制，结合工业零件尺寸测量、文档扫描矫正、无人机视觉定位等实战案例，提供可直接复用的代码方案。针对实时性需求，给出多线程与GPU加速优化策略，并通过PCB缺陷检测、农业果实计数等案例展示落地效果。
连通域标记的GPU并行算法——基于CUDA方法
心中无码
04-06 6186
串行程序连通域：连通域标记是图像处理中常用的预处理方法，在机器视觉、目标检测跟踪中几乎都要用到。一个例子：主动反狙击探测猫眼效应↓瞄准镜目标↓检测标记↓有很多种标记算法，其中一种↓原理描述：数据输入：从文件中读取图像数据，记为D初始化：开辟与图像尺寸相同的数据空间，对每个像素顺序标号，生成标号矩阵L处理：对于L中的每一个像素p，首先根据D矩阵判断领域像素是否连通，然后搜寻连通邻域内的最小值v_mi...
cuda 本地内存使用_在CUDA中的连通区域标记
weixin_39683526的博客
12-10 587
连通分量标记（CCL）是检测输入数据中的连通区域的任务在模式识别，计算机视觉和图像处理中找到它的应用。 我们提出了一种新的算法，用于在CUDA中实现的二维图像中的连通分量标记。 我们首先简要概述CCL问题以及现有的面向CPU的算法。 本章的其余部分专门介绍我们的CUDA CCL方法。CCL算法的目标是为输入数据中的每组连接元素找到唯一标签。 换句话说，CCL用于将输入元素（例如，光栅图像的像素）划...
OpenCV CUDA模块图像处理------图像连通域标记接口函数connectedComponents()
jndingxin的专栏
06-04 944
该函数在 GPU 上执行二值图像的连通域标记操作，即将图像中所有相连的前景像素区域赋予相同的标签（label），以便后续分析和处理。 返回的 labels 是一个与输入图像大小相同的数据矩阵，其中每个像素的值表示它所属的连通域编号（从 0 开始）。
cuda连通域检测
04-05
找了很久才找到，检测速度非常快，程序必须在有cuda开发环境的系统才能编译运行
OpenCV连通域分析
落叶知秋了哟的博客
02-10 526
输入一张二值图，输出图像中的各个连通域。
Opencv2系列学习笔记10(提取连通区域轮廓)
热门推荐
小村长技术blog
12-19 2万+
连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状。而内、外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客: http://blog.youkuaiyun.com/lu597203933/article/details/14489225  轮廓的简单提取算法如下：        系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点，以它为起始点，跟踪它的轮廓，标记边界上的像素。当轮廓完整闭合，扫描回到
opencv形态学应用之连通域提取
wxplol的博客
06-12 8285
提取连通域实际上是标记连通域的过程，其算法如下： 初始点：Bo=某个连通分量中的某点（这里通过遍历图像，知道像素值为255，将此点作为种子点） 循环： （用3X3d的结构元素对种子点进行膨胀，然后用原图像对膨胀结果取交集） 结束条件：知道膨胀的图像不发生变化 在这里可以用一个模板来存储连通分量，其位置对应原图像的位置。提取完后可以修改原图像的像素值，即一个标签。 实现过
opencv去除最小孔洞以及最小连通域的cuda加速，(这里只供自己查看)
闲暇余客
09-27 1225
描述 最近遇到一个opencv中，去除最小空洞以及最小连通域的 算法， 因为要优化并集成到项目中，所以使用cuda对其进行加速，不过中间遇到一些问题，需要诚待解决，而且只是初版，里面的关于最佳线程数量的分配，都还没有优化。不过先贴上来吧，等有好的方式再做修改. opencv原算法.(这里其实也是百度到的一个) void Qimage2MatInteroperateGpu::removeSmallR...
GPU加速的二值图连通域标记并行算法.pdf
09-25
本文提出了一种基于NVIDIA的CUDA（Compute Unified Device Architecture）架构的GPU加速二值图连通域标记并行算法，显著提高了处理效率。 该算法的核心在于利用GPU的并行计算能力，通过搜索邻域内最小标号值的像素...
OpenCV赋能文档扫描OCR识别：性能分析与优化策略
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供广泛的图像处理和计算机视觉算法。它广泛用于各种应用，包括文档扫描光学字符识别（OCR）。 OCR是一种将纸质文档或图像中的文本转换...
Opencv提取连通区域轮廓的方法
12-25
本文实例为大家分享了Opencv提取连通区域轮廓的具体代码，供大家参考，具体内容如下 在进行图像分割后，可能需要对感兴趣的目标区域进行提取，比较常用的方法是计算轮廓。 通过轮廓可以获得目标的一些信息： （1）目标位置 （2）目标大小（即面积） （3）目标形状（轮廓矩） 当然，轮廓不一定代表希望目标区域，阈值分割时可能造成一部分信息丢失，因此可以计算轮廓的质心坐标，再进行漫水填充。 程序中有寻找质心+填充，但效果不好，因此就不放填充后的图了。 实验结果： #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/hig
opencv区域提取
05-23
区域提取
图像分割利器：OpenCV轮廓识别在图像分割中的应用
其目标是将图像中的感兴趣对象与背景分离，以便进行进一步的分析和处理。图像分割在各种应用中至关重要，包括医学成像、工业检查和自动驾驶。 # 2. OpenCV轮廓识别基础 ### 2.1 图像预处理和轮廓提取 **2.1.1 ...
【OpenCV】提取最大连通域
Beyond欣
12-18 1526
void MatUtil::GetPostiveField( QString imagename, vtkPolyData *edgePoly, double spacing) { double area = 0; quint64 index = 0; cv::Mat input = cv::imread(imagename.toLocal8Bit().data(), CV_8UC1); cv::Mat contour = cv::Mat::ones(input.r.
python和c++ ---- opencv图像连通区域提取
shadowsland的专栏
03-18 3819
python python的图像连通区域提取使用的函数是measure.label(img)做连通标记，然后具体信息的话通过measure.regionprops获取 import cv2 import time import numpy as np from skimage import measure image = cv.imread("test.jpg") _, temp_bin = cv2.threshold(image, 126, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 做闭操作：
opencv c++ 获取图片中的连通域
lucust的博客
11-07 1553
有时一张图片上有多个待识别物体，图像在被转换成二值化图像后，对应的物体部分会明显与背景有区别，每个物体之间也会有着不同的轮廓（物体均有间隔距离）。labels //与image相同大小的Mat，其中的同一连通域的像素点会带有相同索引。获取针对不同物体获取其轮廓，分别保存为与输入图像相同大小的Mat并输出。connectivity // 连通域查找方法4，8。itype // 标签图像类型。image // 输入图像。
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