Question

我使用OpenCV的SuperpixelSLIC计算超像素并获得每个标签的标签，现在我需要计算每个标签的邻域。例如，考虑下面数组中的8连接情况，标签1 es {2,5}的邻域为标签2为{1,3,4,5}，3为{2,4}且为4是{2,3}

如何使用opencv有效地实现这一点？

Answer 1

我不知道OpenCV是否具有特定功能。

如果您想自己构建它，可以使用如下数据结构：

std::unordered_map<int,std::set<int>> neighbors;

这是一个哈希映射，它将标签（我使用int，将您在标记图像中使用的任何类型替换）与一组标签（邻居）相关联。

然后，您将遍历每个像素，并检查其8个连接的邻域：

int label = image[ii,jj];
int other = image[ii+1,jj]; // this inside a loop over the neighborhood
if (label != other) {
   neighbors[label].insert(other);
}

如果insert已经在集合中，other操作将无效，因此无需明确检查。

在此过程结束时，neighbors将包含图像中每个标签的条目，并且迭代此条目将给出一个排序的邻居列表：

label = 2;
std::cout << "Neighbors for label " << label << " are: ";
for(auto n : neighbors[label]) {
   std::cout << n << ", ";
}
std::cout << '\n';

在您的示例中应输出：

Neighbors for label 2 are: 1, 3, 4, 5,

查找每个ConnectedComponent区域的邻域

1 个答案: