使用C++,C,opencv实现连通区域标记的两遍扫描算法，结果以窗口显示

以下是使用C++和OpenCV实现连通区域标记的两遍扫描算法的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_COLOR);
    if (img.empty())
    {
        cerr << "Failed to read image" << endl;
        return -1;
    }

    cvtColor(img, img, COLOR_BGR2GRAY); // 转换为灰度图像

    int label = 1; // 初始化标记

    for (int i = 0; i < img.rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < img.cols; j++)
        {
            if (img.at<uchar>(i, j) == 255) // 如果像素值是255（白色）
            {
                // 进行两遍扫描
                if (i == 0 && j == 0)
                {
                    img.at<uchar>(i, j) = label;
                    label++;
                }
                else if (i == 0 && j != 0)
                {
                    if (img.at<uchar>(i, j - 1) == 0)
                    {
                        img.at<uchar>(i, j) = label;
                        label++;
                    }
                    else
                    {
                        img.at<uchar>(i, j) = img.at<uchar>(i, j - 1);
                    }
                }
                else if (i != 0 && j == 0)
                {
                    if (img.at<uchar>(i - 1, j) == 0)
                    {
                        img.at<uchar>(i, j) = label;
                        label++;
                    }
                    else
                    {
                        img.at<uchar>(i, j) = img.at<uchar>(i - 1, j);
                    }
                }
                else
                {
                    if (img.at<uchar>(i - 1, j) == 0 && img.at<uchar>(i, j - 1) == 0)
                    {
                        img.at<uchar>(i, j) = label;
                        label++;
                    }
                    else if (img.at<uchar>(i - 1, j) != 0 && img.at<uchar>(i, j - 1) == 0)
                    {
                        img.at<uchar>(i, j) = img.at<uchar>(i - 1, j);
                    }
                    else if (img.at<uchar>(i - 1, j) == 0 && img.at<uchar>(i, j - 1) != 0)
                    {
                        img.at<uchar>(i, j) = img.at<uchar>(i, j - 1);
                    }
                    else if (img.at<uchar>(i - 1, j) == img.at<uchar>(i, j - 1))
                    {
                        img.at<uchar>(i, j) = img.at<uchar>(i - 1, j);
                    }
                    else
                    {
                        img.at<uchar>(i, j) = img.at<uchar>(i - 1, j);
                        int min_label = min(img.at<uchar>(i, j - 1), img.at<uchar>(i - 1, j));
                        int max_label = max(img.at<uchar>(i, j - 1), img.at<uchar>(i - 1, j));
                        for (int k = 0; k < img.rows; k++)
                        {
                            for (int l = 0; l < img.cols; l++)
                            {
                                if (img.at<uchar>(k, l) == max_label)
                                {
                                    img.at<uchar>(k, l) = min_label;
                                }
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

    // 对每个连通区域进行标记
    vector<int> labels;
    for (int i = 0; i < img.rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < img.cols; j++)
        {
            if (img.at<uchar>(i, j) != 0)
            {
                int label = img.at<uchar>(i, j);
                if (find(labels.begin(), labels.end(), label) == labels.end())
                {
                    labels.push_back(label);
                }
            }
        }
    }

    // 随机生成颜色
    vector<Vec3b> colors(labels.size());
    for (size_t i = 0; i < labels.size(); i++)
    {
        colors[i] = Vec3b(rand() % 256, rand() % 256, rand() % 256);
    }

    // 根据标记填充颜色
    Mat output = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC3);
    for (int i = 0; i < img.rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < img.cols; j++)
        {
            if (img.at<uchar>(i, j) != 0)
            {
                int label = img.at<uchar>(i, j);
                output.at<Vec3b>(i, j) = colors[label - 1];
            }
        }
    }

    namedWindow("Output", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Output", output);
    waitKey(0);

    return 0;
}

注意：该算法仅适用于二值图像。如果需要处理彩色图像，请先将其转换为灰度图像。