对图像中连通域进行标记并计算面积matlab

Posted 2023-04-14

有一副二值图像，对图像里的连通域进行标记并计数，然后将连通域面积进行排序，排序好取所有面积中间值，将每个连通域的面积除以中间值。 大于1的四舍五入，1-0.1的算1，小于0.1的算0。 最后出结果。 毕业设计最后的一步，总共就20财富值，有人愿意受累回答我不。。。。

matlab里有连通域标记的函数bwlabel。
至于求连通域面积，stats=regionprops(ibw,'Area');%ibw是标记号的图。
求中值也有这函数的，median（A）。 参考技术A matlab里有连通域标记的函数bwlabel，具体自己help吧
至于求连通域面积，stats=regionprops(ibw,'Area');%ibw是标记号的图
求中值也有这函数的，median（A）
别的就很随意了

NI Vision：二值图像连通域标记算法

参考技术A

前面说到，要使用Labwindows + NI Vision（IMAQ Vision）这套商用开发框架来做数图课设。很明显，这套虚拟仪器开发平台由NI Instrument（美国国家仪器公司）开发的。大名鼎鼎的Labview软件就是这个公司开发的。相比较而言，Labwindows使用ANSI C开发，但应用场景是差不多的。

在做课程作业的时候，遇到了一个很有趣的应用。输入是米粒，比背景灰度要低，目的是输出米粒的颗数、面积、周长和孔数，这是工业上的一个很常见的应用。具体处理过程是二值化后使用低通滤波，并计算各种性质。

界面设计如下，可以看到米粒的详细情况。

让我感兴趣的，是通过怎样的算法能够得到米粒的数量？之前曾经用过OpenCV中找最大外界矩形这个函数，但没有具体了解算法实现。直觉告诉我原理应该是相似的。

可以看到，每一个米粒之间都是不连通的。这里就就提出了一个概念。 连通区域（Connected Component） 是指图像中相邻并有相同像素值的图像区域。 连通区域分析（Connected Component Analysis,Connected Component Labeling） 是指将图像中的各个连通区域找出并标记。

二值图像分析最重要的方法就是连通区域标记，它是所有二值图像分析的基础，它通过对二值图像中白色像素（目标）的标记，让每个单独的连通区域形成一个被标识的块，进一步的我们就可以获取这些块的轮廓、外接矩形、质心、不变矩等几何参数。如果要得到米粒的数量，那么通过连通区域分析（这里是二值图像的连通区域分析），就可以得到标记的数量，从而得到米粒的数量。

下面这幅图中，如果考虑4邻接，则有3个连通区域，8邻接则是2个。

从连通区域的定义可以知道，一个连通区域是由具有相同像素值的相邻像素组成像素集合，因此，我们就可以通过这两个条件在图像中寻找连通区域，对于找到的每个连通区域，我们赋予其一个唯一的 标识（Label） ，以区别其他连通区域。

连通区域分析的基本算法有两种：1）Two-Pass两便扫描法 2）Seed-Filling种子填充法 。

两遍扫描法（Two-Pass），正如其名，指的就是通过扫描两遍图像，就可以将图像中存在的所有连通区域找出并标记。

说了一堆数学语言，其实用图很好理解

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。它基于区域生长算法。至于区域生长算法是什么，可以参照我的这篇 文章 。

同样的，上动图

NI Vision 中的算子定义如下

OpenCV中也有相应的算子

这里参照其他博客实现一下Two-Pass算法，Seed-Filling算法就偷懒不搞了。

Reference:
OpenCV实现图像连通组件标记与分析
OpenCV-二值图像连通域分析
数字图像处理技术 ——邓继忠（我的任课老师）