二值图像连通分量提取

二值图像连通分量提取可以通过以下步骤实现：

1. 定义一个函数模块，用于提取连通分量。该函数会改变传入的图像，因此建议在传参前拷贝图像或传入copy图像。该函数返回两个参数，一个是各个连通分量包含的像素点数，一个是对应连通分量的图像。

2. 在循环中，判断图像中是否存在前景目标。如果不存在，则说明连通分量提取完毕。

3. 获取前景像素的横坐标，并用上一步迭代的结果判断当前连通分量是否与上一次相同，以确定迭代过程是否结束。

4. 对当前连通分量进行膨胀，并与原图求交集，判断是否满足内部迭代结束条件。如果满足，则将提取的连通分量图保存到img_pixels中，并将src＊＊＊任意的初始值赋值给canvas，提取下一次的连通分量。

以下是Python代码示例：

import numpy as np
import cv2

def extract_connected_components(img):
    num_pixels = []
    img_pixels = []
    canvas = np.zeros_like(img)
    while img.any():
        x, y = np.where(img > 0)
        xk = np.column_stack((x, y))
        if len(xk) == 0:
            break
        if len(num_pixels) > 0 and len(xk) == len(num_pixels[-1]):
            break
        canvas.fill(0)
        for i in range(len(xk)):
            cv2.circle(canvas, (y[i], x[i]), 1, 255, -1)
        while True:
            tmp = canvas.copy()
            canvas = cv2.dilate(canvas, np.ones((3, 3), np.uint8), iterations=1)
            canvas = cv2.bitwise_and(canvas, img)
            if (tmp == canvas).all():
                break
        if (tmp == canvas).all():
            img_pixels.append(canvas)
            num_pixels.append(len(xk))
            img = cv2.bitwise_xor(img, canvas)
        else:
            break
    return num_pixels, img_pixels