python连通区域合并

以下是使用Python实现连通区域合并的示例代码：

from collections import deque

def merge_connected_regions(image):
    # 获取图像的宽度和高度
    height, width = image.shape[:2]
    # 定义一个二维数组，用于记录每个像素是否已经被访问过
    visited = [[False for _ in range(width)] for _ in range(height)]
    # 定义一个列表，用于存储所有连通区域的像素坐标
    connected_regions = []
    # 遍历图像的每个像素
    for y in range(height):
        for x in range(width):
            # 如果当前像素已经被访问过，或者是黑色像素，则跳过
            if visited[y][x] or image[y][x] == 0:
                continue
            # 定义一个队列，用于存储当前连通区域的像素坐标
            queue = deque([(x, y)])
            # 定义一个列表，用于存储当前连通区域的像素坐标
            connected_region = []
            # 循环遍历队列中的像素
            while queue:
                # 取出队列中的第一个像素
                x, y = queue.popleft()
                # 如果当前像素已经被访问过，则跳过
                if visited[y][x]:
                    continue
                # 将当前像素标记为已访问
                visited[y][x] = True
                # 将当前像素添加到当前连通区域中
                connected_region.append((x, y))
                # 将当前像素的上下左右四个相邻像素加入队列
                if x > 0 and not visited[y][x - 1] and image[y][x - 1] == 255:
                    queue.append((x - 1, y))
                if x < width - 1 and not visited[y][x + 1] and image[y][x + 1] == 255:
                    queue.append((x + 1, y))
                if y > 0 and not visited[y - 1][x] and image[y - 1][x] == 255:
                    queue.append((x, y - 1))
                if y < height - 1 and not visited[y + 1][x] and image[y + 1][x] == 255:
                    queue.append((x, y + 1))
            # 将当前连通区域添加到连通区域列表中
            connected_regions.append(connected_region)
    # 返回所有连通区域的像素坐标列表
    return connected_regions

# 示例代码的使用方法
import numpy as np
from skimage import io

# 读取图像
image = io.imread('test.png', as_gray=True)
# 将图像二值化
image = (image < 0.5).astype(np.uint8) * 255
# 合并连通区域
connected_regions = merge_connected_regions(image)
# 输出连通区域的数量
print(len(connected_regions))