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OpenCV：二值图像连通区域分析与标记算法实现

2024-07-05 22:01:28   220人阅读

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。

image       image

   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）。

image

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


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