计算二维平面中黑白形状的大小

Posted 2023-02-22

【中文标题】计算二维平面中黑白形状的大小

【英文标题】：Compute size of b/w shape in 2D Plane

【发布时间】：2014-01-20 09:27:39

【问题描述】：

我想计算图片中任意形状的黑色像素的数量。可能有多个对象，如下图所示。

我怀疑这个问题可以通过动态编程来解决，即逐行遍历像素并添加黑色像素。我只是不知道如何正确合并两个部分的大小。

我很确定有算法可以解决我的问题，但我显然使用了错误的搜索词。

您能否为我提供一个好的（快速）算法来执行此操作，如果该算法是用 c++ 编写的并且与 OpenCV 库中的 Mat 兼容，则可以加分。 ;)

这张（放大的）图片的结果类似于：15 代表左上角的对象，60 代表大斑点，...

【参考方案1】：

我想我找到了解决方案（当然欢迎更好的解决方案！）：

将大小计算集成到Connected Component Algorithm。

在 Connected Component 算法中，我们生成一个新图像，其中有标签（数字）而不是黑色像素。一个区域的所有像素都有相同的标签。

CC-Algo 的新功能是一个表格，其中存储了每个标签的像素总量。这样我就知道每个连接组件的正确大小。

Process the image from left to right, top to bottom:
1.) If the next pixel to process is white:
    do nothing
2.) If the next pixel to process is black:
    i.) If only one of its neighbors (top or left) is black, copy its label and +1 in the size table for that label.
    ii.) If both are black and have the same label, copy it and +1 in the size table for that label.
    iii.) If they have different labels Copy the label from the left. Update the equivalence table and +1 in the size table for the left label.
iv.) Otherwise, assign a new label and update the size table with that label and value 1.

• Re-label with the smallest of equivalent labels and update size table accordingly

【参考方案2】：

这个问题可以通过以下方式使用洪水填充来解决：-

保持二维布尔数组以跟踪像素是否已被访问，最初设置为 false 逐像素扫描图像。 如果像素未访问且为黑色，则对其应用泛光填充， 在填充计数期间，调用次数也会标记访问的像素，因为它们是连接的像素数。 遇到白色像素时终止填充。 Count 是包含像素的区域的大小。

Flood Fill

【讨论】：

我会测试一下，我很高兴看到 flodfill+counting 是否比 Connected Component+counting 更快。

【参考方案3】：

如果我很好理解，在像您的示例这样的图像中，您希望您的算法为每个黑色形状返回 6 个值。并且，每个值都是黑色像素的数量。

我将使用的算法如下：

反转图像的像素颜色（所以现在，您正在寻找白色像素） Find contours 在您的图像中。不要忘记只查找外部计数。 对于找到的每个轮廓： Draw each contour 在像素值为 1 的小 cv::Mat 中。然后计算此图像的 moment of order 0。 0 阶矩将是形状中的像素数。

【讨论】：

听起来很有希望，如果它比我的自制解决方案更快，我会在明天报告！

它可能比您在响应中描述的方法慢，但编码和测试会更快...而且由于时间就是金钱，也许您的经理会更喜欢我的方法（它取决于您的限制）

与处理孔洞的洪水填充相比，寻找轮廓太复杂了。