在2D平面中计算b / w形状的大小

Question

我想计算图片中任意形状的黑色像素数。可能有几个对象，如底部的图片。

我怀疑这个问题可以通过动态编程解决，即逐行遍历像素并添加黑色像素。我只是不知道如何正确统一两个部分的大小。

我很确定有哪些算法可以解决我的问题，但我显然使用了错误的搜索词。

请你为我提供一个好的（快速）算法，如果算法是用c ++编写的，并且与OpenCV库中的Mat兼容，可以给予奖励积分。 ;）

此（缩放）图片的结果类似于：左上角为15，大斑点为60，...

Answer 1

我想我找到了一个解决方案（显然更好的解决方案！）：

将大小计算整合到Connected Component Algorithm。

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

CC-Algo的新功能是一个表格，其中存储了每个标签的总像素数。这样我知道每个连接组件的大小都是正确的。

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

Answer 2

问题可以通过以下方式使用洪水填充来解决： -

  

  
1. 保持2-D布尔数组以跟踪最初设置为false的像素是否已被访问
  
2. 逐像素扫描图像。
  
3. 如果像素未被访问且黑色则应用洪水填充，
  
4. 在洪水填充计数期间，呼叫次数也标记访问过的像素，因为它们是连接的像素数。
  
5. 遇到白色像素时终止填充。
  
6. Count是包含像素的区域的大小。
  

Flood Fill

Answer 3

如果我不熟悉，在像你的样本一样的图像中，你希望你的alogirthm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：

1. 反转图像的像素颜色（现在，您正在寻找白色像素）
您图片中的
2. Find contours。别忘了只找到EXTERNAL Countours。
3. 找到的每个轮廓： Draw each contour在像素值为1的小型cv :: Mat中，然后计算此图像的moment of order 0。 0阶的时刻将是形状中的像素数。