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OpenCV:二值图像连通区域分析与标记算法实现
编译环境:
操作系统:Win8.1 64位
IDE平台:Visual Studio 2013 Ultimate
OpenCV:2.4.8
一、连通域
在图像中,最小的单位是像素,每个像素周围有8个邻接像素,常见的邻接关系有2种:4邻接与8邻接。4邻接一共4个点,即上下左右,如下左图所示。8邻接的点一共有8个,包括了对角线位置的点,如下右图所示。
如果像素点A与B邻接,我们称A与B连通,于是我们不加证明的有如下的结论:
如果A与B连通,B与C连通,则A与C连通。
在视觉上看来,彼此连通的点形成了一个区域,而不连通的点形成了不同的区域。这样的一个所有的点彼此连通点构成的集合,我们称为一个连通区域。
下面这符图中,如果考虑4邻接,则有3个连通区域;如果考虑8邻接,则有2个连通区域。(注:图像是被放大的效果,图像正方形实际只有4个像素)。
二、连通区域的标记
1)Two-Pass(两遍扫描法)下面给出Two-Pass算法的简单步骤:
(1)第一次扫描:
访问当前像素B(x,y),如果B(x,y) == 1:
a、如果B(x,y)的领域中像素值都为0,则赋予B(x,y)一个新的label:
label += 1, B(x,y) = label;
b、如果B(x,y)的领域中有像素值 > 1的像素Neighbors:
1)将Neighbors中的最小值赋予给B(x,y):
B(x,y) = min{Neighbors}
2)记录Neighbors中各个值(label)之间的相等关系,即这些值(label)同属同一个连通区域;
labelSet[i] = { label_m, .., label_n },labelSet[i]中的所有label都属于同一个连通区域(注:这里可以有多种实现方式,只要能够记录这些具有相等关系的label之间的关系即可)
(2)第二次扫描:
访问当前像素B(x,y),如果B(x,y) > 1:
a、找到与label = B(x,y)同属相等关系的一个最小label值,赋予给B(x,y);
b、完成扫描后,图像中具有相同label值的像素就组成了同一个连通区域。
2)Seed Filling(种子填充法)
种子填充方法来源于计算机图形学,常用于对某个图形进行填充。思路:选取一个前景像素点作为种子,然后根据连通区域的两个基本条件(像素值相同、位置相邻)将与种子相邻的前景像素合并到同一个像素集合中,最后得到的该像素集合则为一个连通区域。
下面给出基于种子填充法的连通区域分析方法:
(1)扫描图像,直到当前像素点B(x,y) == 1:
a、将B(x,y)作为种子(像素位置),并赋予其一个label,然后将该种子相邻的所有前景像素都压入栈中;
b、弹出栈顶像素,赋予其相同的label,然后再将与该栈顶像素相邻的所有前景像素都压入栈中;
c、重复b步骤,直到栈为空;
此时,便找到了图像B中的一个连通区域,该区域内的像素值被标记为label;
(2)重复第(1)步,直到扫描结束;
扫描结束后,就可以得到图像B中所有的连通区域;三、程序代码
#include "stdafx.h" #include<iostream> #include <string> #include <list> #include <vector> #include <map> #include <stack> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace std; void Seed_Filling(const cv::Mat& binImg, cv::Mat& lableImg) //种子填充法 { // 4邻接方法 if (binImg.empty() || binImg.type() != CV_8UC1) { return; } lableImg.release(); binImg.convertTo(lableImg, CV_32SC1); int label = 1; int rows = binImg.rows - 1; int cols = binImg.cols - 1; for (int i = 1; i < rows-1; i++) { int* data= http://www.mamicode.com/lableImg.ptr(i);>四、演示结果 原图:
效果图:
参考文章:
http://www.cnblogs.com/ronny/p/img_aly_01.html
http://blog.csdn.net/icvpr/article/details/10259577