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连通分量提取是图像处理和计算机视觉中的一项基本任务#xff0c;旨在识别图像中所有连通区域#xff0c;并将它们作为独立对象处理。在二值图像中#xff0c;连通分量通常指的是所有连接在一起的前景像素集合。这里的“连接”可以根据四连通或八连通的邻接关系来定义…原理
连通分量提取是图像处理和计算机视觉中的一项基本任务旨在识别图像中所有连通区域并将它们作为独立对象处理。在二值图像中连通分量通常指的是所有连接在一起的前景像素集合。这里的“连接”可以根据四连通或八连通的邻接关系来定义。
连通分量提取的基本原理 邻接关系
四连通一个像素仅与其上、下、左、右四个邻域像素相连。 八连通一个像素与其上、下、左、右以及四个对角线方向的邻域像素相连。 扫描算法连通分量的提取通常通过扫描整个图像对每个前景像素检查其邻域以确定它是否属于已知的连通分量或需要创建一个新的连通分量。这个过程可以使用两种主要技术
基于标签的扫描在第一次扫描过程中为图像中的每个像素分配一个临时标签表示其所属的连通分量。如果一个像素与一个或多个已标记的像素相连它将被赋予相同的标签。如果相连的像素属于不同的连通分量则需要在后续处理中合并这些分量。第二次扫描中所有属于同一连通分量的像素将被赋予一个唯一的标签。 并查集Union-Find算法这是一种有效的数据结构和算法用于跟踪元素分组的集合。在连通分量提取的过程中它可以用来合并相交的连通分量并快速查找某个像素所属的连通分量。 数学形态学在连通分量提取中的应用 数学形态学提供了一组用于图像处理的工具特别是对图像进行膨胀、腐蚀、开操作和闭操作这些都是基于结构元素的形状操作。在连通分量提取中可以利用膨胀和腐蚀操作来改善连通分量的识别 腐蚀可以用来去除小的噪声点可能有助于分离在原始图像中紧密相连的对象。 膨胀可以用来填补对象内的小孔或将靠得很近的对象连接起来。 应用 连通分量提取广泛应用于图像分割、对象识别、目标跟踪和图像分类等领域。通过识别和标记图像中的独立对象可以进一步对每个对象进行分析如计算它们的大小、形状、位置等特性这对于理解图像内容和进行高级图像分析至关重要。
python实现下图 提示
结果图显示了对该图提取其中一个连通分量的结果。 第一步用阈值210对原图进行阈值操作得到二值图像可用函数cv2.threshold(img, 210, 1, cv2.THRESH_BINARY)实现 第二步指定一个连通分量的起始位置实验中取坐标(100, 350)构造初始阵列X_0除了(100,350)位置置1其余位置置0 第三步按照公式X_k〖(X〗(k-1)⊕B)∩A,k1,2,3,…更新阵列直到X_kX(k-1)其中B是5×5的方形结构元.最后收敛后的X_k即为上图最右显示的一个连通分量。
python代码
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltstart_position(100,350) #(90,400)
img cv2.imread(Fig0918.tif, 0)
_, img_bin cv2.threshold(img, 210, 1, cv2.THRESH_BINARY)
kernel np.ones((5, 5), dtypenp.uint8)
img_dst np.zeros(img.shape)
img_dst[start_position] 1
img_last np.zeros(img.shape)while (np.sum(img_dst-img_last) ! 0):img_last img_dstimg_dst cv2.dilate(img_last, kernel)img_dst np.logical_and(img_dst, img_bin)img_dst img_dst.astype(np.float)plt.subplot(1,3,1)
plt.imshow(img,cmapgray)
plt.axis(off)
plt.title(original)plt.subplot(1,3,2)
plt.imshow(img_bin,cmapgray)
plt.axis(off)
plt.title(binary)
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.imshow(img_dst, cmapgray)
plt.axis(off)
plt.title(connected_component)plt.show()
此代码是从一个指定的起点开始通过迭代膨胀和逻辑与操作识别和提取与该点连通的图像区域。这种方法特别适用于分析和处理具有复杂形状或结构的图像在图像分割、目标识别等领域有着广泛的应用。
结果展示 取坐标(90, 400), 可以提取出另一根骨头。
总结
连通分量的定义令S是一个像素子集如果S中的全部像素之间存在一个通路m通路或8通路则可以说两个像素p和q在S中是连通的。对于S中的任何像素pS中连通到该像素的像素集称为S的连通分量。 应用背景在许多自动图像分析应用中如何识别出图像中的不同之处往往是从其二值图像中提取连通分量。
流程 第一步用阈值210对原图进行阈值操作得到二值图像可用函数cv2.threshold(img, 210, 1, cv2.THRESH_BINARY)实现 第二步指定一个连通分量的起始位置实验中取坐标(100, 350)构造初始阵列X_0除了(100,350)位置置1其余位置置0 第三步按照公式X_k〖(X〗(k-1)⊕B)∩A,k1,2,3,…更新阵列直到X_kX(k-1)其中B是5×5的方形结构元.最后收敛后的X_k即为上图最右显示的一个连通分量。
