Part11. 圖像的連通域以及連通域分析

在該系列第六篇文章中，曾經(jīng)介紹過連通的概念，下面再來回顧一下。

連通：若 S 是圖像中的一個像素子集，對于任意的 。如果存在一條由 S 中像素組成的從 p 到 q 的通路，則稱 p 在像素集 S 中與 q 連通。

連通域是指具有相同屬性的連通集合。例如，在一個二值圖像中，具有相同像素值的區(qū)域構(gòu)成一個連通域。

所以，連通和連通域是兩個不同的概念，連通域是連通的子集。連通域具有以下特性：

一個連通域中的所有像素都具有相同的性質(zhì)。

一個連通域中的任意兩個像素都可以通過連續(xù)的路徑連接起來。

一個連通域可以是單連通的，也可以是多連通的。

連通域分析是指在圖像中查找和標記連通域的算法。這是一種常用的圖像處理技術(shù)，可以用于目標檢測、圖像分割和形狀識別等等。本文是基于二值圖像進行連通域的分析。

Part22. 連通域分析的算法

連通域分析的算法可以分為以下幾類：

基于標記的算法：該類算法首先將每個像素分配一個唯一的標記，然后使用某種策略將具有相同標記的像素連接起來。基于標記的算法包括兩遍掃描法、種子填充法和快速連通域查找法。

基于鄰域查找的算法：該類算法從圖像中的一個起始像素開始，逐個檢查其鄰域像素，如果鄰域像素具有相同像素值，則將其加入到當前連通域中。基于鄰域查找的算法包括深度優(yōu)先搜索(DFS)和廣度優(yōu)先搜索(BFS)。

基于分割的算法：該類算法將圖像分割成多個區(qū)域，每個區(qū)域都具有相同的像素值。基于分割的算法包括圖論方法和區(qū)域生長法。

其中，基于標記的算法是比較常用的連通域分析的算法。

12.1 兩遍掃描法

兩遍掃描算法的步驟如下

第一遍掃描

從左到右，從上到下遍歷圖像。

將每個有效像素賦予一個唯一的標記。

第二遍掃描

再次從左到右，從上到下遍歷圖像。

檢查兩個相鄰像素是否具有相同的標記。

如果兩個相鄰像素具有相同的標記，則將它們連接起來。

two-pass.gif

22.2 種子填充法

種子填充算法的步驟如下：

初始化：將圖像中的所有像素標記為未訪問。

選擇一個起始像素作為種子。

將種子像素標記為已訪問。

檢查種子像素的鄰域像素。

如果鄰域像素具有相同的像素值，則將其標記為已訪問。

如果鄰域像素具有不同的像素值，則忽略。

重復步驟 4，直到圖像中的所有像素都被標記為已訪問或直到?jīng)]有未訪問的鄰域像素為止。

seed-filling.gif

Part33. OpenCV 自帶的連通域函數(shù)

OpenCV 提供了兩個函數(shù)：connectedComponents()、connectedComponentsWithStats() 在二值圖像中查找連通域。

下面的例子，在圖中找到連通域并標記不同的顏色。

#include
#include