什么是查找二进制图像中的形状数量的有效算法？

Question

对于binary image，我感兴趣的是一种有效计算图像中存在的单个形状数量的方法。另外，作为一个相邻的问题，如何将图像中存在的每个形状都放在正方形中？

非常欢迎伪代码。

Answer 1

我不能回答下半场，但如果前半部分将“形状”定义为某种颜色的连续像素，这就是我的工作。维护整个图像的数组，指示哪些像素已被“看到”。 （一个bool [，]会用C＃-speak来解决这个问题。）

然后开始迭代每个像素。如果已经看过，请跳过它。

否则，如果尚未看到并且它是“非形状”颜色，请标记它并继续前进。

否则，它没有被看到并且是一个形状。从这里开始，四个指南针中的每个方向都有蜘蛛。如果到达看到的像素，请停止并返回（这可以防止发生无限循环）。如果像素是非形状颜色，请标记看到的像素并立即停止。否则，像素是形状颜色。标记它并将其添加到您正在构建的任何“形状定义”数据中。

此过程完成后，您发现了一个形状。将它存放在某处，然后继续搜索。现在应该标记该形状中的所有像素，并且算法将不再考虑这些像素。

一旦定位了形状颜色像素，这种形状发现算法本质上是递归的，并且对于大型形状可能会溢出堆栈。使用基于堆的堆栈实现来执行整个形状搜索可能是合适的。

（如果你认为对角相邻的像素足以将两个形状连接成一个，只需搜索所有八个相邻的像素，而不只是搜索四个水平和垂直相邻的像素。）

Answer 2

“形状”的一个可能概念是连接组件。在这种情况下，union-find算法会让您想要：http://en.wikipedia.org/wiki/Connected_Component_Labeling。如果您还需要X和Y范围，可以扩展union-find以跟踪这些范围。

Answer 3

对图像数据进行Blobing，您将获得具有所有像素和范围的每个形状[形状的RECT]

如果您的图像具有形状内部形状，则blobing将两者视为单独的形状。

如果您需要代码发送邮件，将很乐意分享。