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区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法。区域生长是指从某个像素出发，按照一定的准则，逐步加入邻近像素，当满足一定的条件时，区域生长终止。区域生长的好坏决定于1.初始点（种子点）的选取。2.生长准则。3.终止条件。区域生长是从某个或者某些像素点出发，最后得到整个区域，进而实现目标的提取。
区域生长的原理：
区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长起点，然后将种子像素和周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素（根据某种事先确定的生长或相似准则来判定）合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素当作新的种子继续上面的过程，直到没有满足条件的像素可被包括进来。这样一个区域就生长成了。
区域生长实现的步骤如下：
1. 对图像顺序扫描!找到第1个还没有归属的像素, 设该像素为(x0, y0);
2. 以(x0, y0)为中心, 考虑(x0, y0)的4邻域像素(x, y)如果(x0, y0)满足生长准则, 将(x, y)与(x0, y0)合并(在同一区域内), 同时将(x, y)压入堆栈;
3. 从堆栈中取出一个像素, 把它当作(x0, y0)返回到步骤2;
4. 当堆栈为空时!返回到步骤1;
5. 重复步骤1 - 4直到图像中的每个点都有归属时。生长结束。
python实现
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import numpy as np
import cv2
class point(object):
def __init__(self,x,y):
self.x = x
self.y = y
def getx(self):
return self.x
def gety(self):
return self.y
def getgraydiff(img,currentpoint,tmppoint):
return abs(int(img[currentpoint.x,currentpoint.y]) - int(img[tmppoint.x,tmppoint.y]))
def selectconnects(p):
if p != 0:
connects = [point(-1, -1), point(0, -1), point(1, -1), point(1, 0), point(1, 1), \
point(0, 1), point(-1, 1), point(-1, 0)]
else:
connects = [ point(0, -1), point(1, 0),point(0, 1), point(-1, 0)]
return connects
def regiongrow(img,seeds,thresh,p = 1):
height, weight = img.shape
seedmark = np.zeros(img.shape)
seedlist = []
for seed in seeds:
seedlist.append(seed)
label = 1
connects = selectconnects(p)
while(len(seedlist)>0):
currentpoint = seedlist.pop(0)
seedmark[currentpoint.x,currentpoint.y] = label
for i in range(8):
tmpx = currentpoint.x + connects[i].x
tmpy = currentpoint.y + connects[i].y
if tmpx < 0 or tmpy < 0 or tmpx >= height or tmpy >= weight:
continue
graydiff = getgraydiff(img,currentpoint,point(tmpx,tmpy))
if graydiff < thresh and seedmark[tmpx,tmpy] == 0:
seedmark[tmpx,tmpy] = label
seedlist.append(point(tmpx,tmpy))
return seedmark
img = cv2.imread('lean.png',0)
seeds = [point(10,10),point(82,150),point(20,300)]
binaryimg = regiongrow(img,seeds,10)
cv2.imshow(' ',binaryimg)
cv2.waitkey(0)
以上这篇python简单实现区域生长方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持移动技术网。
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