基于递归的二值图像连通域像素标记算法11
基于FPGA的二值图像连通域快速标记
基于FPGA的二值图像连通域快速标记汪滴珠;安涛;何培龙【摘要】针对连通域标记算法运算量大、速度慢、硬件实现困难的缺点,提出一种适于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)实现的二值图像连通域快速标记的算法,并用VHDL硬件开发语言在XILINX公司的FPGA上实现.实验结果表明了该算法能对二值图像复杂的连通关系正确标记,易于硬件实现,大大节约了硬件资源,电路结构简单,满足实时性要求.%In order to solve the prablems of low speed large computation and difficult hardware implementation of connected component labeling, a connected component fast labcling algorithm of binary image lageling applicable for field programmable gate array (FPGA) is proposed, which is implemented by VHDI. hardware description language based on FPGA platform of XILINX corporation. Experimental results show that the proposed algorithm can label binary image with complex connections correctly, implement hardware easily,save more hardware resource and meet real-time demands.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)008【总页数】3页(P115-117)【关键词】FPGA;二值图像;连通域;快速标记【作者】汪滴珠;安涛;何培龙【作者单位】中国科学院,光电技术研究所,四川,成都,610209;中国科学院研究生院,北京,100039;中国科学院,光电技术研究所,四川,成都,610209;中国科学院,光电技术研究所,四川,成都,610209【正文语种】中文【中图分类】TN919-34;TP391连通域标记算法是图像处理、计算机视觉和模式识别等领域的基本算法，它可以对图像中不同目标标上不同的标记，进而提取、分离目标，确定目标的特征和参数，从而对目标进行识别和跟踪。
一种易于实现的适于细胞图像连通区域的标记算法_喻杰
第15卷第2期2005年4月江苏大学学报(医学版)Journa l of Ji angsu U niversity(m ed i c i ne)V o.l15N o.2A pr.2005一种易于实现的适于细胞图像连通区域的标记算法喻杰,许化溪(江苏大学医学技术学院,江苏镇江212001)[摘要]目的:为了实现简化细胞图像连通区域标记算法,本研究结合当前的应用情况提出了一种基于递归技术并适合于细胞图像目标区域的标记算法,探讨了其应用于白细胞计数的可能性。
方法:常规瑞氏染色光镜下人工计数白细胞;应用计算机和CCD相机采集血涂片细胞图像,细胞标记递归算法进行细胞图像处理并计数白细胞。
结果:此算法只需要一次扫描就可完成标记过程,因此算法的实现比经典的像素标记算法大大简化。
应用该算法对19份血涂片样本进行标记,取得了较为满意的效果。
本文还对区域标记时应注意的问题进行了讨论。
结论:本研究应用递归过程建立的细胞图像连通区域的标记算法,适于在尚不发达地区实现白细胞计数的计算机化,也为应用计算机进行医学形态学研究提供了思路。
[关键词]细胞图像;图像分割;连通区域[中图分类号]R446[文献标识码]A[文章编号]1671-7783(2005)02-0152-03 An Achievable A lgorith m Suitable to Cell I m age Connected A reaYU J ie,XU H ua-xi,WANG Sheng-jun(S chool ofM ed icalT echnol ogy,Jiangsu U n i versit y,Zhen ji ang J i angs u212001,Ch i na)[Abstract]Objective:I n order to si m ple t h e realization of connected co m ponent labeli n g algo rithm,a connected co m ponent labeling algorith m based on recursi o n is presented i n th i s st u dy,it m ay be useful for w hite blood cell(W BC)coun.t M et hods:W right sta i n i n g w as used to countW BC artific ially by m icr osco-py.C o mpu ter and CCD ca m era w ere app li e d to take the picture of b l o od cells fro m b l o od s m ear and the cell i m age w as treated usi n g t h e a l g orit h m of cell labeli n g recursion.R esults:Th is a l g orit h m can co m plete the labe li n g w ith on l y one ti m e o f scann i n g,so the realization of the algorithm w as m ore si m pler than that o f the classic p i x e l labeling.App lying this algor ithm in labe li n g n i n eteen sa m ples of b lood ce ll flake obta i n ed sa-t isfy i n g effec.t Concl u sion:The algo rithm is su itable fo r co m puterizi n gW BC coun t i n a less developed area, it a lso he l p to bri n g about co m puter application on m ed ica lm or pho l o g ic stud ies.[Key w ords]Ce ll i m age;I m age seg m enta ti o n;Connected area生物医学研究有一个显著的特点)))海量信息,现代众多的医学研究都需要借助计算机,这是因为计算机有着高速,准确的信息处理能力。
二值图像连通域标记算法与代码_收藏
二值图像连通域标记算法与代码收藏10:19:42二值图像连通域标记算法与代码这里列举二值图像连通域标记算法包括直接扫描标记算法和二值图像连通域标记快速算法一、直接扫描标记算法把连续区域作同一个标记，常见的四邻域标记算法和八邻域标记算法。
1、四邻域标记算法：1）判断此点四邻域中的最左，最上有没有点，如果都没有点，则表示一个新的区域的开始。
2）如果此点四邻域中的最左有点，最上没有点，则标记此点为最左点的值；如果此点四邻域中的最左没有点，最上有点，则标记此点为最上点的值。
3）如果此点四邻域中的最左有点，最上都有点，则标记此点为这两个中的最小的标记点，并修改大标记为小标记。
2、八邻域标记算法：1）判断此点八邻域中的最左，左上，最上，上右点的情况。
如果都没有点，则表示一个新的区域的开始。
2）如果此点八邻域中的最左有点，上右都有点，则标记此点为这两个中的最小的标记点，并修改大标记为小标记。
3）如果此点八邻域中的左上有点，上右都有点，则标记此点为这两个中的最小的标记点，并修改大标记为小标记。
4）否则按照最左，左上，最上，上右的顺序，标记此点为四个中的一个。
代码实现：#include <list>#include <vector>#include <algorithm>像初步标记：为每个像素赋予临时标记，并且将临时标记的等价关系记录在等价表中2.整理等价表：这一环节分为两个步骤：（1）将具有等价关系的临时标记全部等价为其中的最小值；（2）对连通区域以自然数顺序重新编号，得到临时标记与最终标记之间的等价关系。
3.图像代换：对图像进行逐像素代换，将临时标记代换为最终标记．经过3个环节处理后，算法输出标记后的图像，图像中连通域按照由上到下，由左至右出现的顺序被标以连续的自然数。
代码实现：#include <list>#include <vector>#include <algorithm>arkValue1);pInnerListAdd->AddTail( (void *)().MarkValue2);( (void *)pInnerListAdd );();/* 定义pFindValue1和pFindValue2，存放在所有内层链表中找到特定值的某个内层链表的头指针，也就是外层链表的某个元素值。
连通域快速算法
连通域快速算法连通域快速算法是一种用于图像处理和计算机视觉领域的重要算法，其主要用途是识别和提取图像中的连通区域。
本文将介绍连通域的概念、连通域快速算法的原理和应用，并提供一个示例来说明该算法的实际应用。
一、连通域的概念在图像处理中，连通域是指具有相同像素值且相互连接的像素集合。
连通域可以表示图像中的一个物体、一个目标或者一个局部特征。
通常，我们将像素值相同的邻接像素（即具有相同灰度值或颜色的相邻像素）连接在一起形成连通域。
二、连通域快速算法的原理连通域快速算法的核心思想是基于扫描线的算法。
它通过遍历图像中的每个像素，并使用递归或栈来实现像素的连通性检查和标记。
具体来说，算法的步骤如下：1. 初始化一个空的连通域集合和一个与输入图像大小相同的标记矩阵。
2. 从图像的左上角开始遍历每个像素，并逐行从左到右、从上到下扫描。
3. 对于每个未被标记的像素，进行如下操作：a) 将该像素标记为当前连通域的标记值。
b) 判断该像素的邻接像素是否与其相连，如果是，则将其加入当前连通域，并将其标记为已访问。
c) 重复步骤3b，直到没有邻接像素与当前像素相连。
4. 当一次扫描结束后，将当前连通域加入连通域集合中，然后继续下一次扫描，直到遍历完整个图像。
5. 返回连通域集合作为输出结果。
三、连通域快速算法的应用连通域快速算法在图像处理和计算机视觉领域中有广泛的应用，如目标检测、物体跟踪、图像分割等。
通过识别和提取图像中的连通域，我们可以实现对图像的语义理解、特征提取和目标分析等多种任务。
举例来说，我们可以利用连通域快速算法来实现人脸检测。
首先，我们将图像转换为灰度图，并进行预处理（如直方图均衡化、边缘检测等）。
然后，我们使用连通域快速算法来提取图像中与人脸相连的连通域。
通过设置适当的阈值，我们可以将人脸与背景分离，并进行进一步的人脸特征提取和分析。
总结：本文介绍了连通域快速算法的概念、原理和应用，并通过人脸检测的示例来说明该算法在图像处理和计算机视觉领域的实际应用。
python中连通域算法
python中连通域算法Python 中连通域算法连通域可以简单理解为一个图像中相邻的像素点相连形成的一块区域。
在图像处理中，我们常常需要对这些连通的区域进行一些操作，比如找到其中的特征、选择某个区域进行分析或对整个区域进行一些操作。
在Python 中，我们可以使用一些算法来找到图像中的连通域并进行相应的操作。
接下来，我将逐步介绍Python 中连通域的概念、如何找到连通域、如何在连通域上进行特定操作的方法。
1. 连通域的概念在图像处理中，连通域是一个由相邻的像素点构成的区域。
在二值图像中，像素点的值通常只有两个，例如黑色和白色，被称为“0”和“1”。
连通域的数量和形状通常与图像中的目标有关。
例如，在一张图片中，我们可能需要找到所有联通的数字或字母，或者只需要找到图像中最大或最小的连通区域。
2. 连通域的查找算法在Python 中，我们可以使用不同的算法来查找连通域。
其中，最常用的两种算法是DFS（深度优先搜索）和BFS（广度优先搜索）。
在这里，我们将重点介绍DFS 算法。
DFS 算法是一种非常适合连通域查找的算法。
它的基本思路是从图像中的某个像素点开始，沿着该点所在的连通域递归地访问所有相邻的未访问过的像素点。
通过递归，我们可以遍历整个连通域，并找到所有的像素点。
为了演示DFS 算法，我们先创建一个简单的二值图像。
以下代码创建一个10x10 的方形图像，其中心区域是黑色的（0），外围是白色的（1）。
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimage = np.ones((10, 10), dtype=np.uint8) # 创建一个10x10的白色方形图像image[3:7, 3:7] = 0 # 将图像中心区域切换为黑色plt.imshow(image, cmap=plt.cm.gray) # 绘制图像plt.axis('off')plt.show()运行后，可以看到以下图像：
基于深度学习的图像识别进展：百度的若干实践近年来在人工智能领域最受关注的，非深度学习莫属。
自2006年吉奥夫雷·辛顿(GeofferyHinton)等在《科学》(Science)杂志发表那篇著名的论文[1]开始，深度学习的热潮从学术界席卷到了工业界。
2012年6月，《纽约时报》披露“谷歌大脑(Google Brain)”项目，由著名的斯坦福大学机器学习教授吴恩达(Andrew Ng)和大规模计算机系统世界顶级专家杰夫·迪恩(Jeff Dean)共同主导，用1.6万个CPU核的并行计算平台训练深度神经网络(Deep Neural Networks, DNN)的机器学习模型，在语音和图像识别等领域获得巨大成功。
国内方面，2013年1月，百度成立深度学习研究院，公司CEO 李彦宏担任院长。
短短两年时间，深度学习技术被应用到百度的凤巢广告系统、网页搜索、语音搜索、图像识别等领域，涵盖几十项产品。
今天，用户在百度平台上的几乎每个服务请求，都被深度学习系统所处理。
人工智能的特征之一是学习的能力，即系统的性能是否会随着经验数据的积累而不断提升。
所以，大数据时代的到来给人工智能的发展提供前所未有的机遇。
在这个时代背景下，深度学习在包括图像识别等方面所取得的突破性进展并非偶然。
在百度的实践中，我们认识到深度学习主要在以下三个方面具有巨大优势：1.从统计和计算的角度看，深度学习特别适合处理大数据。
在很多问题上，深度学习是目前我们能找到的最好方法。
它集中体现了当前机器学习算法的三个大趋势：用较为复杂的模型降低模型偏差(model bias)，用大数据提升统计估计的准确度，用可扩展(scalable)的梯度下降算法求解大规模优化问题。
2.深度学习不是一个黑箱系统。
它像概率模型一样，提供一套丰富的、基于联接主义的建模语言（建模框架）。
利用这套语言系统，我们可以表达数据内在的丰富关系和结构，比如用卷积处理图像中的二维空间结构，用递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)处理自然语言等数据中的时序结构。
基于递归的二值图像连通域像素标记算法
常 用 “ ” 来表示）组成 的一 幅点阵 图像 中 ， ０ 将互相邻接（ 一 般研究 ４邻接或 ８邻 接）的具 有像素值 “ ”或 “ ５ ”的像 － 一 １ ２５
合 ，不具有广泛的实用性 。
通 常使 用的连通标记算法主 要有像 素标记算法和游程连 通 性算法。本文主要对像素标记 算法 进行 了研究 ，得到一种 普遍实用的连通标记算法 。算法 首先对整帧 图像进行一 次扫
ｍｅ ｏ ｆｃ ｎ ｅ ｔ ｅ ｎ ｂｎ ｒ ｍ ａ ｅ ，Ｔｈ ｌｏｒ ｍ ｅｅｍｉ ｓｔ ｅｄ ｓｒｂ ｔ ｎ ａ ｄ ｃ ｕ ｔｏ ｏ ｎ ｃ ｎ ｅ ｓｔｒ ｕｇ ｎ ｅ ｓ ａ ｎ ｎ ｆ ｈ ｔ ｄ ｏ ｏ ｎ ｃｉ ａ ａｉ ｉａｙ ｉ ｇ ｓ ｎｇ ｒ ｅ ａｇ ｉ ｈ ｔ ｄ ｔｒ ｎｅ ｉｔｉ ｕ ｏ ｎ ｏ ｎ ｆｃ ｎ ｅ ｔ ｇ ａ ａ ｏ ｈ ｏ ｃ ｃ ｎ ｉ ｇ ｏ ｈ ｉ ｉ ｒ ｈ ｉ ｇ Ｉ ｉｌ ｎ ｌｄｅ ｗｏ ｓｅ ｎｔｅａｇ ｒｔｍ ． ｒｔ ， ｃ ｎｎ ｅｉｐｕ ｉａｙ ｉ ｇ ｓｕ ｅ ｏｇ ｔｈ ｏｅｃ ｎ ｅ ｔｎ ａ ｅｅ ｅ ｎ ｅ ｍａ ｅ．ｔ ｍａｎｙｉｃｕ ｓｔ ｔｐｓｉ ｌｏ ｈ Ｆｉｓｌ ｓ ａ ｉｇｔ ｎ ｔ ｎ ｒ ｍａ ｅｉ ｓ ｄｔ ｅ ｅｗｈ ｌ ｏ ｎ ｃｉｇ ｌｂ ｌｄａ ａａ ｄｔ ｈ ｉ ｙ ｎ ｈ ｂ ｔ ｒ ｈ ｅ ｕ ｌ ａｋ ｉｔ Ｔｈ ｅ ｏｎ ｔｐ ｉ ｏ ａ ａｙ ｅ ｔｅｅ ａ ｒｋｓｌｓ ｙ ｒｃ ｒｉｅｍ ｅ ｏ ｏ ａ ｃ ｒ ｉ ｅ ｒｇ ｔｄｓ ｉｕ ｉｎ ａ ｄ ｃ ｕ ｔ ｆｃ ｎｎ ｃｉｇ ｑ ａ ｒ ｓｌ ． ｅｓ ｃ ｄ ｓｅ ｓｔ ｌｚ ｑｕ ｌｍａ ｉｔｂ ｅ ｕ ｓｖ ｔ ｄ ｔ ｓ ｅｔ ｎｔ ｈ ｉｔ ｂ ｔｏ ｎ ｏ ｎ ｏ ｅ ｔ ｍ ｓ ｎ ｈ ｈ ａ ｈ ｉ ｒ ｏ ｎ
连通域的概念
连通域的概念引言连通域是计算机图像处理中常用的概念，用于描述图像中相邻像素组成的区域。
在图像分割、目标提取等任务中，连通域可以帮助我们识别并分离出不同的物体和图像区域。
本文将深入探讨连通域的概念及其在图像处理中的应用。
什么是连通域连通域是由相邻的点组成的像素集合，其中的像素具有相同的属性或特征。
在二维图像中，通常将相邻的像素定义为上下左右四个方向具有相同属性的像素。
而在三维图像中，还需要考虑立体方向上的相邻像素。
连通域的特征连通域具有以下特征： 1. 区域内的所有像素具有相同的属性或特征； 2. 区域内的每个像素都与该区域中的至少一个其他像素相邻，即可以通过该区域内的像素进行连通。
连通域的计算方法深度优先搜索（DFS）深度优先搜索是一种遍历连通域的常用方法，在图像处理中也经常使用。
其思想是从一个起始点开始，递归地探索其相邻像素，直到所有相邻像素都被访问过。
其中访问过的像素会被标记为已访问，未访问过的像素则被认为属于一个新的连通域。
广度优先搜索（BFS）广度优先搜索也是一种常用的遍历连通域的方法，在图像处理中同样适用。
不同于深度优先搜索，广度优先搜索是按照距离起始点的路径长度进行遍历。
它从起始点开始，先访问所有与起始点距离为1的像素，然后再访问距离为2的像素，依此类推，直到所有相邻像素都被访问过。
连通域标记法连通域标记法是一种常用的连通域计算方法，其原理是通过扫描整个图像，将属于同一个连通域的像素标记为同一个值。
标记过程可以通过深度优先搜索或广度优先搜索实现。
在使用连通域标记法时，通常需要额外的内存空间来存储已访问过的像素及其标记值。
连通域的应用连通域在图像处理中有广泛的应用，下面将介绍几个常见的应用场景。
目标检测与跟踪在计算机视觉中，目标检测与跟踪是一项重要的任务。
通过分析图像中的连通域，可以将不同的目标或物体提取出来，从而实现目标检测和跟踪。
例如，在视频监控中，可以通过先识别出人体的连通域，再跟踪连通域的运动轨迹，实现人体目标的检测和跟踪。
two pass 连通区域算法
two pass 连通区域算法两遍算法（Two-pass algorithm）是图像处理中一种用来查找和标记图像中连通区域（或联通分量、区域）的方法。
这种算法首次被提出是在20世纪60年代，如今已成为图像处理中常用的一种方法。
这种算法相对简单而且高效，因此在实际应用中被广泛使用。
在本文中，我们将详细介绍两遍算法的原理和实现过程，并且通过一些示例来说明其应用。
首先，我们需要了解什么是连通区域。
在图像处理中，连通区域是指图像中由相邻像素点组成的一块区域。
在这个区域内的像素点具有相似的性质，比如颜色、亮度等。
通常情况下，我们希望将图像中相互连接的像素点组成的区域识别出来，并进行标记，这样我们就可以在后续的处理中对这些区域进行分析和处理。
两遍算法是一种经典的连通区域查找方法。
其基本思路就是通过两次扫描图像来实现。
在第一次扫描中，我们会遍历整个图像，对每一个像素点进行分析，并进行标记。
在第二次扫描中，我们会对已经被标记的像素点进行进一步处理，比如合并相邻的区域或者进行其他操作。
接下来，我们将详细介绍两遍算法的具体步骤。
第一步：初始化在进行第一次扫描之前，我们需要对一些变量进行初始化。
首先，我们需要一个数组来存储每个像素点的标记。
通常情况下，我们会使用一个与图像大小相同的数组来存储这些标记。
其次，我们需要设定一个阈值，用来确定两个像素点是否属于同一个区域。
最后，我们还需要定义一个函数，用来判断两个像素点是否相邻。
在大多数情况下，我们会使用四邻域或者八邻域来进行判断。
第二步：第一次扫描在第一次扫描中，我们会遍历整个图像，并对每一个像素点进行分析。
首先，我们会检查当前像素点是否已经被标记。
如果已经被标记，我们会继续遍历下一个像素点；如果没有被标记，我们将对该像素点进行标记，并进一步对相邻的像素点进行分析。
通过这种方式，我们就可以逐步找到图像中所有的连通区域，并对其进行标记。
第三步：第二次扫描在第二次扫描中，我们会对已经标记的像素点进行处理。
二值图像连通域标记算法与代码
二值图像连通域标记算法与代码这里列举二值图像连通域标记算法包括直接扫描标记算法和二值图像连通域标记快速算法一、直接扫描标记算法把连续区域作同一个标记，常见的四邻域标记算法和八邻域标记算法。
1、四邻域标记算法：1）判断此点四邻域中的最左，最上有没有点，如果都没有点，则表示一个新的区域的开始。
2）如果此点四邻域中的最左有点，最上没有点，则标记此点为最左点的值；如果此点四邻域中的最左没有点，最上有点，则标记此点为最上点的值。
3）如果此点四邻域中的最左有点，最上都有点，则标记此点为这两个中的最小的标记点，并修改大标记为小标记。
2、八邻域标记算法：1）判断此点八邻域中的最左，左上，最上，上右点的情况。
如果都没有点，则表示一个新的区域的开始。
2）如果此点八邻域中的最左有点，上右都有点，则标记此点为这两个中的最小的标记点，并修改大标记为小标记。
3）如果此点八邻域中的左上有点，上右都有点，则标记此点为这两个中的最小的标记点，并修改大标记为小标记。
4）否则按照最左，左上，最上，上右的顺序，标记此点为四个中的一个。
代码实现：#include<list>#include<vector>#include<algorithm>//连通区域属性结构typedef struct tagMarkRegion{std::list<POINT> MarkPointList;//点列表RECT rect;}MarkRegion;//定义MarkMap 结构，用来存放等价对typedef struct tagEqualMark{ int MarkValue1; //标记值int MarkValue2; //标记值} EqualMark;//定义MarkMapping 结构，用来存放标记映射关系typedef struct tagMarkMapping{ int nOriginalMark; //第一次扫描的标记int nMappingMark; //等价整理之后对应标记} MarkMapping;/*功能说明：八连通标记参数说明：I，表示图像数据指针ImageWidth,表示图像宽ImageHeight，表示图像高off，表示偏移量nFlag,表示指定标记iColorType，表示颜色类型，（黑点，白点）markInfo，表示连通区域属性信息返回值：连通点数量，int类型*/int FillAreaFlag33(LPINT I,int ImageWidth,int ImageHeight,long off,int nFlag,int iColorType, MarkRegion &markInfo){bool bNew;RECT rect;int m,n,i,j,k,nDot=1,offset,offtemp,yMin;int dxy[8],x,y;dxy[0]=-ImageWidth-1; dxy[1]=-ImageWidth; dxy[2]=-ImageWidth+1;dxy[3]=-1;dxy[4]=1;dxy[5]=ImageWidth-1; dxy[6]=ImageWidth; dxy[7]=ImageWidth+1;rect.left=65535; rect.right=-1;rect.bottom=65535; rect.top=-1;markInfo.MarkPointList.clear();POINT ptTmp;if(I[off]==iColorType && I[off]!=nFlag)//黑点同时未被标记的情况{I[off]=nFlag;x=off%ImageWidth;y=off/ImageWidth;ptTmp.x = x;ptTmp.y = y;markInfo.MarkPointList.push_back(ptTmp);if(x<rect.left)rect.left=x;if(x>rect.right)rect.right=x;if(y<rect.bottom)rect.bottom=y;if(y>rect.top)rect.top=y;}else{return 0;}for(i=y; i<ImageHeight; i++){bNew=false;yMin=i;for(j=0; j<ImageWidth; j++){offset=i*ImageWidth+j;if(I[offset]==nFlag){for(k=0; k<8; k++)//八邻域搜索{if(i==0 && k<=2)continue;if(i==ImageHeight-1 && k>=5)continue;if(j==0 && (k==0 || k==3 || k==5))continue;if(j==ImageWidth-1 && (k==2 || k==4 || k==7))continue;offtemp=offset+dxy[k];if(I[offtemp]==iColorType && I[offtemp]!=nFlag) {I[offtemp]=nFlag;nDot++;m=offtemp/ImageWidth;n=offtemp%ImageWidth;ptTmp.x = n;ptTmp.y = m;markInfo.MarkPointList.push_back(ptTmp);if(n < rect.left)rect.left=n;if(n > rect.right)rect.right=n;if(m < rect.bottom)rect.bottom=m;if(m > rect.top)rect.top=m;y=offtemp/ImageWidth;if(y<=yMin){yMin=y;if(!bNew)bNew=true;}}}}}if(bNew){i=yMin-1;}}markInfo.rect.left = rect.left;markInfo.rect.right = rect.right;markInfo.rect.top = rect.top;markInfo.rect.bottom = rect.bottom;return nDot;}/*功能说明：四连通标记参数说明：I，表示图像数据指针ImageWidth,表示图像宽ImageHeight，表示图像高off，表示偏移量nFlag,表示指定标记iColorType，表示颜色类型，（黑点，白点）markInfo，表示连通区域属性信息返回值：连通点数量，int类型*/int FillAreaFlag22(LPINT I,int ImageWidth,int ImageHeight,long off,int nFlag,int iColorType, MarkRegion &markInfo){bool bNew;RECT rect;int m,n,i,j,k,nDot=1,offset,offtemp,yMin;int dxy[4],x,y;dxy[0]=-ImageWidth; dxy[1]=1;dxy[2]=ImageWidth; dxy[3]=-1;rect.left=65535; rect.right=-1;rect.bottom=65535; rect.top=-1;markInfo.MarkPointList.clear();POINT ptTmp;if(I[off]==iColorType && I[off]!=nFlag)//黑点同时未被标记的情况 {I[off]=nFlag;x=off%ImageWidth;y=off/ImageWidth;ptTmp.x = x;ptTmp.y = y;markInfo.MarkPointList.push_back(ptTmp);if(x<rect.left)rect.left=x;if(x>rect.right)rect.right=x;if(y<rect.bottom)rect.bottom=y;if(y>rect.top)rect.top=y;}else{return 0;}for(i=y; i<ImageHeight; i++){bNew=false;yMin=i;for(j=0; j<ImageWidth; j++){offset=i*ImageWidth+j;if(I[offset]==nFlag){for(k=0; k<4; k++)//四邻域搜索{if(i==0 && k==0)continue;if(i==ImageHeight-1 && k==2)continue;if(j==0 && k==3)continue;if(j==ImageWidth-1 && k==1)continue;offtemp=offset+dxy[k];if(I[offtemp]==iColorType && I[offtemp]!=nFlag) {I[offtemp]=nFlag;nDot++;m=offtemp/ImageWidth;n=offtemp%ImageWidth;ptTmp.x = n;ptTmp.y = m;markInfo.MarkPointList.push_back(ptTmp);if(n < rect.left)rect.left=n;if(n > rect.right)rect.right=n;if(m < rect.bottom)rect.bottom=m;if(m > rect.top)rect.top=m;y=offtemp/ImageWidth;if(y<=yMin){yMin=y;if(!bNew)bNew=true;}}}}}if(bNew){i=yMin-1;}}markInfo.rect.left = rect.left;markInfo.rect.right = rect.right;markInfo.rect.top = rect.top;markInfo.rect.bottom = rect.bottom;return nDot;}二、二值图像连通域标记快速算法算法描述首先，在进行标记算法以前，利用硬件开辟独立的图像标记缓存和连通关系数组，接着在视频流的采集传输过程中，以流水线的方式按照视频传输顺序对图像进行逐行像素扫描，然后对每个像素的邻域分别按照逆时针方向和水平方向进行连通性检测和等价标记关系合并，检测出的结果对标记等价数组和标记缓存进行更新，在一帧图像采集传输结束后，得到图像的初步标记结果以及初步标记之间的连通关系，最后，根据标号对连通关系数组从小到大的传递过程进行标号的归并，利用归并后的连通关系数组对图像标记缓存中的标号进行替换，替换后的图像为最终标记结果，并且连通域按照扫描顺序被赋予唯一的连续自然数。
基于区域生长法提取二值图像中的连通区域
左下 、 ８ 相邻像素 ， 左 个 如图 ２ 示。 所
ｐ Ｘ
图１ Ｐ 的四邻域
像 中提取连通分量的过程 实际上也是标记连通 区域 的过程 。 二值 图像 的连通域标记处理就是 从 白色像 素（ 通常二值 图
像用 “ ” 灰度 图像 用“ ５ ” ｌ， ２ ５ 来表示）和黑色像 素（ 通常用 … 来 ０’
计算机 时代 ２ １ 年 第 ６ ０２ 期
・ ３・ ２
基于区域生长法提取二值图像 中的连通区域
聂欢 欢 ，伊 磊 。刘任 平 （ 方工业 大学 ，北 京 １０ ４ ） 北 ０ １ ４
摘 要 ：标记 二值 图像连 通区域是 图像 处理过 程的基本 算法 ， 器视 觉和模 式识 别 中常用此 方法提 取 目标和分析 目标 机 几何特征。文章 以人机交互方式获得初 始种 子点 ， 增强种子点的可靠性 ， 通过 区域 生长 法提取二值 图像 中的连通 区域。
ｔ ｘｒｃ ｂｅｔ ａｄ ａａｙ ｅ ｔｅｒｇ ｏ ｔｃ ｆａ ｒｓ ｈ ｅ ｓｅ ｏｎ ｓ ｏ ｔｉｅ ｈｏ ｇ ｕ ｎｃｍｐ ｔｒ ｉｔ ａｔ ｎ ｉ ｒｅ ｏ ｏ ｅ ｔ ｔｏｊｃｓ ｎ ｎ ｌｚ ｉ ｅｍｅ ｉ ｅｔ ｅ．Ｔ ｅｄ ｐ ｉｔｉ ｂａｎｄ ｔｒｕ ｈ ｈ ｍａ—ｏ ｕｅ ｎｅ ｃ ｏ ｎ ｏｄｒｔ ａ ｈ ｒ ｕ ｒ ｉ
１像 素 间的连 通性
逐个检查每个连通成分 ， 对每一个都要 先确定一个“ 子 种 像 素间的连通性是这样 定义的 ： ｓ 令 代表 一幅 图像 中的像 整体 ， ， 另一类 是 “ 分而 治之 ” 算 素 子集 ， 如果在 ｓ 中全部像素之问存在一个通路 ， 就称 ２ 个像 素 点 ” 再 向周 围邻域 扩展 地填入 标记 ； 法， 基本思想是从整体到局部 ， 先确定不 同的连通成分 ， 再对每 Ｐ和 Ｑ在 ｓ中是连 通的 。像 素问的连通 性是确定 区域 的一 个
连通域快速算法
连通域快速算法连通域快速算法是一种用于图像处理和计算机视觉领域的算法，用于识别和标记图像中的连通域。
连通域指的是图像中由相邻像素组成的区域，这些像素具有相同的特征或属性。
连通域快速算法能够高效地找到图像中的连通域，并对其进行标记和分析。
在图像处理和计算机视觉中，连通域快速算法是一种常用的算法，用于分割图像中的对象。
通过将图像中的像素分成不同的连通域，我们可以提取出感兴趣的目标，并对其进行进一步的分析和处理。
连通域快速算法的基本思想是通过遍历图像中的像素，并利用它们的相邻关系来确定连通域。
算法从图像的左上角开始，逐个遍历每个像素。
对于每个像素，我们检查它与其相邻像素的关系，如果它与相邻像素相连，则将它们标记为同一连通域。
通过递归或队列等数据结构，我们可以高效地找到图像中的所有连通域。
连通域快速算法的关键是如何确定像素之间的相邻关系。
通常情况下，我们将像素的四个相邻像素定义为其上、下、左、右四个方向的像素。
根据这个定义，我们可以使用深度优先搜索或广度优先搜索等方法来遍历图像中的像素，并确定它们的连通关系。
连通域快速算法在图像处理和计算机视觉中有广泛的应用。
例如，它可以用于目标检测和识别，通过分割图像中的目标，我们可以提取出目标的特征，并用于进一步的分析和处理。
此外，连通域快速算法还可以用于图像分割和图像增强等领域，通过将图像分割成不同的连通域，我们可以对每个连通域进行不同的处理，从而实现图像的增强或修复。
连通域快速算法是一种用于图像处理和计算机视觉的重要算法。
它能够高效地找到图像中的连通域，并对其进行标记和分析。
通过应用连通域快速算法，我们可以实现图像的分割、目标检测和图像增强等应用，进而提高图像处理和计算机视觉的效果和性能。
二值图像连通域标记优化算法
第 ４ 期
罗 志 灶 ， 赢 武 ， ： 值 图 像 连 通 域 标 记 优化 算 法 周 等 二
。３ ‘ ５
标 号 的共 同连通域 标 号及 目标 属性 ， 于解 决 冲突标 号 的处理 ； 用 最后 ， 改进 等价 标号合 并 算法 ， 重新 排序 标 号 ， 得合 理 的 目标 标号 。 获
有 速 度 快 ， 法 简单 ， 于 实 现 的 特点 ， 需 两 次 扫 描 ， 可 实 现 像 素 的 多 目标 标 记 。本 算 法 将 背 景 也 作 为 目标 加 以 标 算 易 仅 即 记 ， 两 步 扫 描 图像 和 临时 连 通 域 标 号矩 阵完 成 连 通 域 的标 记 和 合 并 ， 用 顺 序 存 储 结 构 存 储 和处 理 等 价 标 号 ， 法 速 分 采 算
存 相关 的 目标 的属性 ［ ， 如 目标 的面 积 即 目标 的像 素 点 的数 量 、 心 、 阶矩 等参 数 。连通 域 标 记法 ３例 ］ 重 二 是 计算机 视觉 和 目标 识别 的重要 步骤 ， 直接影 响 目标 识别 的准 确性 和速度 ［ 。 ４ ］
影 响连通 域标 记算法 的性能 主要有 两个 方面 ：） ａ 图像扫 描方 式及等 价连 通域标 号 冲突处理 的方法 ； ｂ 存储 连通 域信息 的数据 结构 。提 高连 通 域标 记 算 法 性能 也 着 眼 于这 两 方 面 ： ） 减少 图像 的扫描 次 数 ， 尽 可能减 少 回溯扫 描 ， 一次 扫描尽 可 能多地提 取连 通域 的信息 ； 设计 合 适 的数 据 结构 ， 可 能减 少 连通 尽 域 信息访 问 的时间 ， 提高算 法效率 。
Ｖｏ ． ６ Ｎ ４ １ １ ｏ．
二值 图像 连通 域标记优 化算法
cv2连通域处理
cv2连通域处理连通域处理是一种图像分割和形状分析的技术，广泛应用于数字图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。
它可以提取图像中的物体，并对它们进行分析和分类。
本文将介绍连通域处理的基本概念、算法原理和应用场景，并讨论一些相关的研究进展。
连通域指的是一个或多个像素在空间上相连的区域。
在图像中，相连的像素具有相同的像素值或者满足一定的邻域关系。
连通域处理的目标是将图像中的物体区域划分为连通的子区域，并提取出感兴趣的物体信息。
这可以通过遍历图像的每个像素，利用递归或队列等算法来实现。
连通域处理的一个常用算法是连通域标记算法。
该算法将图像中的像素分成若干个连通域，并为每个连通域分配一个唯一的标签。
连通域标记算法主要有两种实现方式：基于种子的算法和扫描线算法。
在基于种子的算法中，首先选择一个种子像素，然后通过遍历与该种子像素相连的像素，将它们标记为与种子像素相同的标签。
然后，继续选择一个未被标记的像素作为新的种子，直到所有的像素都被标记。
不同的种子对应的像素，最终被标记为不同的标签，从而实现对不同连通域的分离。
扫描线算法是另一种常用的连通域标记算法。
该算法在图像上使用扫描线进行遍历，遇到像素时根据邻域关系进行标记。
通过水平和垂直两个方向的扫描线，可以识别出不同的连通域。
连通域处理在许多领域都有广泛的应用。
在图像处理中，连通域处理可以用于物体检测、边缘提取和图像分割等任务。
例如，在目标检测中，可以通过连通域处理将目标从背景中分离出来；在边缘提取中，可以通过检测连通域边界来提取图像边缘。
此外，连通域处理还可以用于形状分析、形状匹配和目标跟踪等应用。
近年来，随着深度学习的快速发展，连通域处理在图像分割中的应用得到了进一步的拓展。
深度学习算法可以通过学习大量的带标签图像，自动学习到图像中感兴趣的物体的特征表示，并实现高精度的分割效果。
与传统的基于规则的方法相比，深度学习方法不再依赖于手工设计的特征和规则，能够更好地适应不同数据集和应用场景的变化。
像素点的连通的计算方法
像素点的连通的计算方法像素点的连通是计算机图形学中的重要概念之一，它描述了图像中相邻像素点之间的关系。
在图像处理和计算机视觉领域，像素点的连通性被广泛应用于对象分割、边缘检测、图像识别等任务中。
本文将介绍像素点连通的计算方法及其在图像处理中的应用。
一、像素点连通的定义像素点连通是指在图像中，可以通过一系列相邻的像素点从一个像素点到达另一个像素点。
这里的相邻指的是像素点的位置关系，通常是指在图像中相邻的上、下、左、右、左上、左下、右上、右下八个方向。
二、像素点连通的计算方法1. 四邻域连通四邻域连通是指在图像中，一个像素点与其上、下、左、右四个相邻像素点连通。
在计算机中，我们可以通过扫描图像的每个像素点，判断其与相邻像素点之间是否连通，从而确定像素点的连通区域。
2. 八邻域连通八邻域连通是指在图像中，一个像素点与其上、下、左、右四个相邻像素点以及左上、左下、右上、右下四个斜对角方向的像素点连通。
与四邻域连通相比，八邻域连通更加严格，可以更准确地描述像素点的连通性。
三、像素点连通的应用1. 对象分割像素点连通可以用于对象分割，即将图像中的不同对象或区域分离出来。
通过计算像素点的连通性，可以将图像划分为不同的连通区域，并对每个区域进行标记，从而实现对象的分割。
2. 边缘检测像素点连通可以用于边缘检测，即找出图像中物体的边界。
通过计算像素点的连通性，可以确定像素点是否位于边界上，从而实现边缘检测的目的。
3. 图像识别像素点连通可以用于图像识别和模式匹配，即识别图像中的特定对象或模式。
通过计算像素点的连通性，可以将图像中的目标对象与背景分离出来，并进行特征提取和匹配，从而实现图像识别的任务。
四、总结像素点连通是计算机图形学中的重要概念，它描述了图像中相邻像素点之间的关系。
通过计算像素点的连通性，可以实现对象分割、边缘检测、图像识别等图像处理任务。
在实际应用中，根据具体需求选择合适的连通计算方法，如四邻域连通或八邻域连通，并结合其他图像处理算法进行综合应用。
连通域算法
连通域算法
连接域算法是图像处理的常用技术，是一种从图像中提取像素点连成的连通单元的算法。
1. 基本概念
连接域算法主要基于图像二值化原理，将图像进行分割，划分为像素点的连通分量，多指由相同像素点组成的对象，又称为连接域或连接部件，这里以像素点值为标准，即相同像素点值得组成为一个连接域相互之间互不相干，因此，将整幅图像划分为多个连接元素自然成为显而易见。
2.算法步骤
（1）第一步从原始图像提取像素点，用于鉴别其区域是否为连接域。
（2）第二部找到连接域的连接算法，像素点的第一步根据特定模式集合，从原始图像把可以定义为连接域的像素点提取出来。
（3）第三步建立连接域的空间模型，这一步的目的是建立表示连接域空间模型的相应数据结构。
（4）第四步根据空间模型和熵损失函数构建连接域，熵损失函数用于平滑连接域边缘，从而实现良好的分割效果。
3.应用领域
（1）文本识别：针对不同类型的文字，连接域可以有效的分割文本的
字体、颜色等属性，并为文字识别提供重要的支撑。
（2）图像分割：图像分割时，可以将不同区域表示成相应的连接域，
然后分开进行分类，从而实现对图像的分割。
（3）图像检索：由于连接域可以有效的表达图像的空间特征，因此，
它可以用来表征图像，从而实现图像检索。
4.缺点
（1）连接域法较为复杂，所需计算量较大，因此计算效率相对较低。
（2）由于连接域的计算依赖像素点的邻域函数，容易受图像噪声影响，其计算结果也会受到影响。
（3）连通域无法考虑全局空间特征，如果图像中存在复杂类内结构，
很容易出现计算错误。
图像分析之连通组件标记算法
图像分析之连通组件标记算法图像处理之连接组件标记算法连接组件标记算法(connected component labeling algorithm)是图像分析中最常⽤的算法之⼀，算法的实质是扫描⼀幅图像的每个像素，对于像素值相同的分为相同的组(group),最终得到图像中所有的像素连通组件。
扫描的⽅式可以是从上到下，从左到右，对于⼀幅有N个像素的图像来说，最⼤连通组件个数为N/2。
扫描是基于每个像素单位，对于⼆值图像⽽⾔，连通组件集合可以是V={1}或者V={0}, 取决于前景⾊与背景⾊的不同。
对于灰度图像来说，连图组件像素集合可能是⼀系列在0 ～ 255之间的灰度值。
算法流程如下：1. ⾸先扫描当前像素相邻的⼋邻域像素值，发现连通像素加以标记。
2. 完全扫描所有像素点之后，根据标记将所有连通组件合并。
算法实现Class⽂件解释：AbstractConnectedComponentLabel：⼀个抽象的Class定义了抽象⽅法doConntectedLabel()同时完成了⼀些公共⽅法ConnectedComponentLabelAlgOne：⼀个容易读懂的连接组件算法完成，没有任何优化，继承上⾯的⾃抽象类ConnectedComponentLabelAlgTwo：⼀个快速的连接组件算法，基于算法优化，取当前像素的四邻域完成扫描与标记合并。
Label与PixelInfo是两个数据结构，⽤来存储算法计算过程中的中间变量。
ImageLabelFilter⽤来测试算法的驱动类，ImageAnalysisUI是现实测试结果的UI类算法运⾏结果：根据标记的索引将组件着⾊。
定义数据结构的代码如下：public class Label {private int index;private Label root;public Label(int index) {this.index = index;this.root = this;}public Label getRoot() {if(this.root != this) {this.root = this.root.getRoot();}return root;}public int getIndex() {return index;}public void setIndex(int index) {this.index = index;}public void setRoot(Label root) {this.root = root;}}Pixelnfo的代码如下：package com.gloomyfish.image.analysis;public class PixelInfo {private int value; // pixel valueprivate int xp;private int yp;public PixelInfo(int pixelValue, int yp, int xp) { this.value = pixelValue;this.yp = yp;this.xp = xp;}public int getValue() {return value;}public void setValue(int value) {this.value = value;}public int getXp() {return xp;}public void setXp(int xp) {this.xp = xp;}public int getYp() {return yp;}public void setYp(int yp) {this.yp = yp;}}抽象的组件连通标记算法Class如下：public abstract class AbstractConnectedComponentLabel {protected int width;protected int height;protected Color fgColor;protected int[] inPixels;protected int[][] chessborad;protected Map<Integer, Integer> neighbourMap;public int getWidth() {return width;}public void setWidth(int width) {this.width = width;}public int getHeight() {return height;}public void setHeight(int height) {this.height = height;}public abstract Map<Integer, List<PixelInfo>> doConntectedLabel();public boolean isForeGround(int tr, int tg, int tb) {if(tr == fgColor.getRed() && tg == fgColor.getGreen() && tb == fgColor.getBlue()) {return true;} else {return false;}}}实现抽象类的算法one的代码如下：import java.awt.Color;import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;public class ConnectedComponentLabelAlgOne extends AbstractConnectedComponentLabel {public ConnectedComponentLabelAlgOne(Color fgColor, int[] srcPixel, int width, int height) { this.fgColor = fgColor;this.width = width;this.height = height;this.inPixels = srcPixel;this.chessborad = new int[height][width];for(int i=0; i<height; i++) {for(int j=0; j<width; j++) {chessborad[i][j] = 0;}}this.neighbourMap = new HashMap<Integer, Integer>();}// assume the input image data is binary image.public Map<Integer, List<PixelInfo>> doConntectedLabel() {System.out.println("start to do connected component labeling algorithm");int index = 0;int labelCount = 0;Label currentLabel = new Label(0);HashMap<Integer, Label> allLabels = new HashMap<Integer, Label>();for(int row=0; row<height; row++) {int ta = 0, tr = 0, tg = 0, tb = 0;for(int col=0; col<width; col++) {index = row * width + col;ta = (inPixels[index] >> 24) & 0xff;tr = (inPixels[index] >> 16) & 0xff;tg = (inPixels[index] >> 8) & 0xff;tb = inPixels[index] & 0xff;if(isForeGround(tr, tg, tb)) {getNeighboringLabels(row, col);if(neighbourMap.size() == 0) {currentLabel.setIndex(++labelCount);allLabels.put(labelCount,new Label(labelCount));} else {for(Integer pixelLabel : neighbourMap.keySet().toArray(new Integer[0])) {currentLabel.setIndex(pixelLabel);break;}mergeLabels(currentLabel.getIndex(), neighbourMap, allLabels);}chessborad[row][col] = currentLabel.getIndex();}}}Map<Integer, List<PixelInfo>> connectedLabels = consolidateAllLabels(allLabels);return connectedLabels;}private Map<Integer, List<PixelInfo>> consolidateAllLabels(HashMap<Integer, Label> allLabels) { Map<Integer, List<PixelInfo>> patterns = new HashMap<Integer, List<PixelInfo>>();int patternNumber;List<PixelInfo> shape;for (int i = 0; i < this.height; i++){for (int j = 0; j < this.width; j++){patternNumber = chessborad[i][j];if (patternNumber != 0){patternNumber = allLabels.get(patternNumber).getRoot().getIndex();if (!patterns.containsKey(patternNumber)){shape = new ArrayList<PixelInfo>();shape.add(new PixelInfo(Color.BLUE.getRGB(), i, j));}else{shape = patterns.get(patternNumber);shape.add(new PixelInfo(Color.BLUE.getRGB(), i, j));}patterns.put(patternNumber, shape);}}}return patterns;private void mergeLabels(int index, Map<Integer, Integer> neighbourMap, HashMap<Integer, Label> allLabels) {Label root = allLabels.get(index).getRoot();Label neighbour;for(Integer key : neighbourMap.keySet().toArray(new Integer[0])) {if (key != index){neighbour = allLabels.get(key);if(neighbour.getRoot() != root) {neighbour.setRoot(neighbour.getRoot());// thanks zhen712,}}}}/*** get eight neighborhood pixels** @param row* @param col* @return*/public void getNeighboringLabels(int row, int col) {neighbourMap.clear();for(int i=-1; i<=1; i++) {int yp = row + i;if(yp >=0 && yp < this.height) {for(int j=-1; j<=1; j++) {if(i == 0 && j==0) continue; // ignore/skip center pixel/itselfint xp = col + j;if(xp >=0 && xp < this.width) {if(chessborad[yp][xp] != 0) {if(!neighbourMap.containsKey(chessborad[yp][xp])) {neighbourMap.put(chessborad[yp][xp],0);}}}}}}}}测试代码可以参考以前的⽂章 -。
二值图像连通域标记快速算法实现
二值图像连通域标记快速算法实现算法描述首先，在进行标记算法以前，利用硬件开辟独立的图像标记缓存和连通关系数组，接着在视频流的采集传输过程中，以流水线的方式按照视频传输顺序对图像进行逐行像素扫描，然后对每个像素的邻域分别按照逆时针方向和水平方向进行连通性检测和等价标记关系合并，检测出的结果对标记等价数组和标记缓存进行更新，在一帧图像采集传输结束后，得到图像的初步标记结果以及初步标记之间的连通关系，最后，根据标号对连通关系数组从小到大的传递过程进行标号的归并，利用归并后的连通关系数组对图像标记缓存中的标号进行替换，替换后的图像为最终标记结果，并且连通域按照扫描顺序被赋予唯一的连续自然数。
图 1 标记算法流程本文快速二值图像连通域标记算法分为三个环节：1.图像初步标记：为每个像素赋予临时标记，并且将临时标记的等价关系记录在等价表中2.整理等价表：这一环节分为两个步骤：（1）将具有等价关系的临时标记全部等价为其中的最小值；（2）对连通区域以自然数顺序重新编号，得到临时标记与最终标记之间的等价关系。
3.图像代换：对图像进行逐像素代换，将临时标记代换为最终标记．经过3个环节处理后，算法输出标记后的图像，图像中连通域按照由上到下，由左至右出现的顺序被标以连续的自然数。
1 图像初始标记标记算法符号约定：算法在逆时钟方向检测连通域时用w1，w2表示连续两行的图像数据，在紧接着的顺时钟方向连通域检测时用k0，k表示连续两行经过逆时钟方向标记后的图像数据。
其在工作窗口的位置在图2、3中分别说明；对初始逆时针方向临时标记用Z表示。
Z初始标记值为1。
二值图像连通域标记算法采用8连通判断准则，通过缩小标记范围剔除了图像的边界效应。
为了简化标记处理过程，使标记处理在硬件对一帧图像传输操作时间内结束，标记处理利用中间数据缓存分为连续的两种类型，其中类型1用于直接图像序列传输，硬件发起图像序列传输时，类型1采用逆时钟顺序连通域检测，对2×3工作窗口中的二值像素进行初始标记。
图像分析：二值图像连通域标记
二、连通域
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：
三、连通区域的标记
第一行，我们得到两个团：[2,6]和[10,13]，同时给它们标记1和2。
下面是这个过程的C++实现，每个等价表用一个vector<int>来保存，等价对列表保存在map<pair<int,int>>里。
整个算法步骤，我们只扫描了一次图像，同时我们对图像中的像素进行标记，要么赋予一个新的标号，要么用它同行P点。
最后不要忘了把C的值加1。
这个过程如下面图像S1中所示。
情况3
1）如果P是外轮廓的起点，也就是说我们是从P点开始跟踪的，那么我们从7号（右上角）位置P1P1开始，看7号在L上标记为一个负值。
如下图所示，其中右图像标记的结果。
2）那么如果P是不是外轮廓的起点，即P是外轮廓路径上的一个点，那么它肯定是由一个点进入的，我们设置为P−
在OpenCV中查找轮廓的函数已经存在了，而且可以得到轮廓之间的层次关系。
这个函数按上面的算法实现起来并不。