c 二值图像的像元分组使用“队列”来实现二值图像的像元分组，图像数据采用.txt 文件形式给 出，读取文件信息，实施分组算法，并把分组结果图像输出到另外一个文件中。

在处理二值图像时，利用"队列"数据结构来分组像是很常见的做法，尤其是当我们要按照从上到下、从左到右的顺序遍历像素，因为队列的特点就是先进先出(FIFO)，非常适合这种逐行扫描的需求。以下是实现步骤的一个概述：

1. **读取文本文件**: 首先，你需要读取存储图像信息的.txt文件，这个文件通常是一个二维数组，其中每个元素表示一个像素点，0代表背景，非0值（如1）代表前景。

with open('input_image.txt', 'r') as file:
    lines = file.readlines()
image_data = [list(map(int, row.split())) for row in lines]

2. **初始化队列**: 创建一个空队列，用于存放连续的前景像素点。

3. **遍历和分组**: 使用两个指针，一个指向当前像素，另一个作为队列的头。遇到前景像素（非0），就加入队列，同时更新队列的头。遇到背景像素（0），检查队列是否为空，如果为空则继续，否则将队列中的像素合并成一组并保存。

4. **分组操作**: 当队列不为空时，可以创建一个新的行（或列，取决于你的扫描方向），并将队列里的像素添加到新行中。然后清空队列，继续下一个连续的前景区域。

5. **输出结果**: 最后，将所有分组后的行组合成新的二维数组，写入到另一个输出文件中。

6. **编写队列分组函数**: 可能需要一个自定义函数来维护队列和处理分组，例如：

def group_pixels(image_data):
    groups = []
    queue = []
    for i in range(len(image_data)):
        for j in range(len(image_data[i])):
            if image_data[i][j] == 1:
                queue.append((i, j))
            else:
                if queue:
                    process_group(queue, groups)
                    queue.clear()
    
    # 如果有剩余的队列元素，则处理最后一个组
    if queue:
        process_group(queue, groups)

    return groups

def process_group(queue, groups):
    # 这里实现将队列元素转换为二维坐标列表并追加到groups中
    ...

# 输出分组后的图像
output_image = create_output_image(groups)
write_to_file(output_image, 'output_image.txt')