用C++,opencv,openmp,实现连通区域标记的二遍扫描算法
时间: 2023-05-29 17:04:11 浏览: 82
这里提供一个简单的基于C和OpenCV的连通区域标记的二遍扫描算法的实现,使用OpenMP进行并行化处理。
首先,我们需要读入一张图像并进行二值化处理。这里使用OpenCV中的cvThreshold函数来实现二值化操作。
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <omp.h>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
if (argc != 2)
{
printf("Usage: ./connected_components <image>\n");
return -1;
}
// Read input image
Mat img = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
if (!img.data)
{
printf("Could not read image: %s\n", argv[1]);
return -1;
}
// Threshold image
Mat bw;
threshold(img, bw, 128, 255, THRESH_BINARY);
// ...
```
接下来,我们需要实现第一遍扫描。在这一步中,我们将为每个连通区域分配一个唯一的标记,并记录每个像素所属的连通区域的标记。这里使用一个二维数组来存储标记信息。
```c
// First pass
int width = bw.cols;
int height = bw.rows;
int labels[height][width] = {{0}};
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < height; i++)
{
for (int j = 0; j < width; j++)
{
if (bw.at<uchar>(i, j) == 0)
{
// Background pixel
labels[i][j] = 0;
}
else
{
int left = (j > 0) ? labels[i][j-1] : 0;
int up = (i > 0) ? labels[i-1][j] : 0;
if (left == 0 && up == 0)
{
// New component
labels[i][j] = (i * width + j) + 1;
}
else if (left == 0 && up != 0)
{
// Same component as up
labels[i][j] = up;
}
else if (left != 0 && up == 0)
{
// Same component as left
labels[i][j] = left;
}
else if (left != 0 && up != 0)
{
// Merge components
int min_label = std::min(left, up);
int max_label = std::max(left, up);
labels[i][j] = min_label;
if (min_label != max_label)
{
// Update equivalence table
#pragma omp critical
{
for (int k = 0; k < height; k++)
{
for (int l = 0; l < width; l++)
{
if (labels[k][l] == max_label)
{
labels[k][l] = min_label;
}
}
}
}
}
}
}
}
}
// ...
```
在第一遍扫描中,我们遍历了每个像素,并根据其相邻像素的标记信息来分配唯一的标记。如果一个像素周围的所有像素都是背景像素,则将为其分配一个新的标记。如果一个像素周围有多个不同的标记,则将它们合并,并在等价表中更新它们的关系。
在第二遍扫描中,我们将遍历每个像素,并将其标记替换为等价表中与其标记相同的最小标记。这样,我们就可以将所有相邻的像素分成同一连通区域。
```c
// Second pass
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < height; i++)
{
for (int j = 0; j < width; j++)
{
if (labels[i][j] != 0)
{
int parent = labels[i][j];
while (parent != labels[(parent-1)/width][(parent-1)%width])
{
parent = labels[(parent-1)/width][(parent-1)%width];
}
labels[i][j] = parent;
}
}
}
// ...
```
最后,我们将输出每个连通区域的大小和坐标。这里使用一个std::map来记录每个标记的大小,并使用一个std::vector来记录每个连通区域的坐标。由于OpenMP无法并行化std::map的操作,我们只在最后输出结果时使用std::map。
```c
// Count components
std::map<int, int> component_sizes;
for (int i = 0; i < height; i++)
{
for (int j = 0; j < width; j++)
{
if (labels[i][j] != 0)
{
int parent = labels[i][j];
while (parent != labels[(parent-1)/width][(parent-1)%width])
{
parent = labels[(parent-1)/width][(parent-1)%width];
}
labels[i][j] = parent;
#pragma omp critical
{
component_sizes[parent]++;
}
}
}
}
// Collect component coordinates
std::vector<std::vector<cv::Point>> components(component_sizes.size());
for (int i = 0; i < height; i++)
{
for (int j = 0; j < width; j++)
{
if (labels[i][j] != 0)
{
int parent = labels[i][j];
while (parent != labels[(parent-1)/width][(parent-1)%width])
{
parent = labels[(parent-1)/width][(parent-1)%width];
}
labels[i][j] = parent;
#pragma omp critical
{
components[parent-1].push_back(cv::Point(j, i));
}
}
}
}
// Output results
printf("Number of components: %lu\n", component_sizes.size());
for (auto it = component_sizes.begin(); it != component_sizes.end(); ++it)
{
printf("Component %d: Size = %d, Coordinates = ", it->first, it->second);
for (auto jt = components[it->first-1].begin(); jt != components[it->first-1].end(); ++jt)
{
printf("(%d, %d) ", jt->x, jt->y);
}
printf("\n");
}
return 0;
}
```
完整的代码如下: