用C,OPENCV.实现连通区域标记的二遍扫描算法,读入一个图片后将其转化为二值图像后对其进行处理,结果以窗口显示,最后用openmp2.0优化算法
时间: 2024-05-06 09:20:18 浏览: 15
以下是使用C和OpenCV实现连通区域标记的二遍扫描算法的代码:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <omp.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
if (argc != 2)
{
printf("Usage: %s <image>\n", argv[0]);
return -1;
}
// Load image
Mat image = imread(argv[1], IMREAD_GRAYSCALE);
if (image.empty())
{
printf("Could not load image: %s\n", argv[1]);
return -1;
}
// Convert to binary image
threshold(image, image, 128, 255, THRESH_BINARY);
// Initialize labels matrix
Mat labels(image.size(), CV_32S, Scalar(0));
// First pass
int label = 1;
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < image.rows; i++)
{
for (int j = 0; j < image.cols; j++)
{
if (image.at<uchar>(i, j) == 255)
{
int upLabel = (i > 0) ? labels.at<int>(i - 1, j) : 0;
int leftLabel = (j > 0) ? labels.at<int>(i, j - 1) : 0;
if (upLabel == 0 && leftLabel == 0)
{
labels.at<int>(i, j) = label;
label++;
}
else if (upLabel == 0)
{
labels.at<int>(i, j) = leftLabel;
}
else if (leftLabel == 0)
{
labels.at<int>(i, j) = upLabel;
}
else
{
labels.at<int>(i, j) = std::min(upLabel, leftLabel);
if (upLabel != leftLabel)
{
#pragma omp critical
{
// Merge equivalence classes
int minLabel = std::min(upLabel, leftLabel);
int maxLabel = std::max(upLabel, leftLabel);
for (int k = 0; k < image.rows; k++)
{
for (int l = 0; l < image.cols; l++)
{
if (labels.at<int>(k, l) == maxLabel)
{
labels.at<int>(k, l) = minLabel;
}
}
}
}
}
}
}
}
}
// Second pass
for (int i = 0; i < image.rows; i++)
{
for (int j = 0; j < image.cols; j++)
{
if (labels.at<int>(i, j) > 0)
{
int minLabel = labels.at<int>(i, j);
while (minLabel != labels.at<int>(minLabel - 1))
{
minLabel = labels.at<int>(minLabel - 1);
}
labels.at<int>(i, j) = minLabel;
}
}
}
// Colorize labels
Mat coloredLabels(labels.size(), CV_8UC3);
std::vector<Vec3b> colors(label);
for (int i = 0; i < label; i++)
{
colors[i] = Vec3b(rand() % 256, rand() % 256, rand() % 256);
}
for (int i = 0; i < image.rows; i++)
{
for (int j = 0; j < image.cols; j++)
{
coloredLabels.at<Vec3b>(i, j) = colors[labels.at<int>(i, j)];
}
}
// Display result
namedWindow("Result", WINDOW_NORMAL);
imshow("Result", coloredLabels);
waitKey(0);
return 0;
}
```
该代码首先加载图像,然后将其转换为二值图像。然后,使用OpenMP并行化的方式进行二遍扫描算法的第一遍扫描,即标记像素的等价类。在并行化时,使用了OpenMP的临界区来避免竞争条件。第二遍扫描是顺序执行的,用于将等价类合并为一个标签。最后,使用生成的标签为每个连通区域分配随机颜色,并将结果显示在窗口中。
为了优化算法,使用了OpenMP 2.0的并行化方式。具体来说,使用了OpenMP的并行for循环来并行化第一遍扫描。注意,在并行化时,需要使用OpenMP的临界区来避免竞争条件。对于第二遍扫描,由于它是顺序执行的,因此无法并行化。