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OpenCV：区域生长法实现

张子豪 2025-10-12 03:58 1

绪：

区域发展法是图像朋分方式的一种；

其是按照区域内像素点的相似性质；

本文本家儿要介绍：

区域发展法的根基思惟；关头问题；

算法实现流程；示例法式；

东西/原料

OpenCV 2410

方式/步调

1
根基思惟：
区域发展法的根基思惟是：将具有相似性质的像素点归并到一路；
在每一个区域内起首要指心猿意马一个种子点作为发展的起点；
然后将种子点四周邻域的像素点与种子点进行比力，
对具有相似性质的点归并之后继续标的目的外发展，
直到没有知足前提的像素被包罗进来为止；
如许一个区域的发展就完当作了。
下图是：发在PAMI上的LSD直线检测算法中的关头一步就是找line support regions.这个区域的查找就是操纵区域发展法例，发展的前提就是梯度的偏向角度；
图中第一张图是原始图像，第二张是计较梯度角度，第三张是按照梯度角度区域发展的成果，不异颜色就是一个区域发展成果。
2
关头点在于：
①给心猿意马种子点(种子点若何拔取)
种子点的拔取良多时辰都采用人工交互的方式实现，
也有效其他体例的，好比寻找物体并提取物体内部点作为种子点。
②确定在发展过程中能将相邻像素包罗进来的准则(相似性质准则)
灰度图像的差值；
彩色图像的颜色等等。
都是关于像素与像素间的关系描述。
③发展的遏制前提：
四连通与八连通
3
区域发展流程：
①给出种子点，这里一次给出一个种子点
②给出相似性准则，这里采用灰度差；
③将种子点与其八邻域像素点进行相似性比力；相似点则作为下次发展的种子点；
④遏制发展：八邻域内没有归并的像素点时，即没有新的种子点时，遏制。
如图所示：
4
示例法式：
OpenCV没有自带区域发展函数；
为了申明区域是若何发展的，
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\features2d\features2d.hpp>
#include <opencv2\core\core.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

void RegionGrowing(Mat srcImg,Mat& dstImg,Point pt,int thre)
{
       Point ptGrowing;//发展点像素坐标
       int nGrowLabel=0;//是否被标识表记标帜
       int startPtValue=0;//发展肇端点灰度值
       int currPtValue=0;//当前发展点灰度值

       //8邻域
       int mDir[8][2]={{-1,-1},{0,-1},{1,-1},{-1,0},{1,0},{-1,1},{0,1},{1,1}};

       vector<Point> growPtVec;//发展点仓库
       growPtVec.push_back(pt);//将初始发展点压入仓库

       Mat markImg=Mat::zeros(srcImg.size(),CV_8UC1);//标识表记标帜点
       unsigned char *pData = (unsigned char *)(markImg.data+pt.y*markImg.step);
       pData[pt.x]=255;//标识表记标帜初始发展点

       startPtValue = ((unsigned char*)(srcImg.data+pt.y*srcImg.step))[pt.x];

       while (!growPtVec.empty())
       {
              Point currPt = growPtVec.back();//返回当前vector最末一个元素
              growPtVec.pop_back();//弹出最后压入的数据

              for (int i=0;i<8;i++)
              {
                     ptGrowing.x = currPt.x+mDir[i][0];
                     ptGrowing.y = currPt.y+mDir[i][1];
                     //判定是否是边缘点
                     if (ptGrowing.x<0||ptGrowing.y<0||(ptGrowing.x>srcImg.cols-1)||(ptGrowing.y>srcImg.rows))
                            continue;//继续执行下一次轮回
                     //判定是否已被标识表记标帜
                     nGrowLabel = ((unsigned char*)(markImg.data+ptGrowing.y*markImg.step))[ptGrowing.x];
                     if (nGrowLabel==0)//没有被标识表记标帜
                     {
                            currPtValue = ((unsigned char*)(srcImg.data+ptGrowing.y*srcImg.step))[ptGrowing.x];
                            if (abs(currPtValue-startPtValue)<=thre)
                            {
                                   ((unsigned char*)(markImg.data+ptGrowing.y*markImg.step))[ptGrowing.x]=255;
                                   growPtVec.push_back(ptGrowing);
                            }
                     }

              }

       }
       markImg.copyTo(dstImg);
}

int main()
{
       Mat srcImg = imread("1.jpg",0);
       if (srcImg.empty())
              printf("image read error");
       Mat srcImg1=srcImg.clone();
       Mat outImg1,outImg2;
       RegionGrowing(srcImg1,outImg1,Point(241,258),10);
       RegionGrowing(srcImg1,outImg2,Point(302,118),80);
       add(outImg1,outImg2,outImg1);
       imshow("p1p2",outImg1);
       Mat resultImg;
       srcImg.copyTo(resultImg,~outImg1);
       imshow("outImg",resultImg);
       waitKey(0);
       return 0;
}
5
算法结果：
这里起首报酬拔取一个种子点，
在其八邻域内，由相似性准则进行判定并更新种子点；
当不再发生新的种子点时，截止；
当区分多方针是，可以认为拔取多个种子点，然后将每个种子点朋分区域归并；
即可朋分出多方针。
6
给出一个比力好区域发展法的法式：
//仅按照纹理朋分图像，纹理特征是四维调集；
void segmentTexture(Mat texture)
{
    Mat regions(texture.rows, texture.cols, CV_8UC1, 0.0);
    Mat mark(texture.rows, texture.cols, CV_8UC1, 0.0);

    int min_regions = 10;
    RNG rng(25);

    Point seedPoint, now;
    Vec4b curr, next, seed;
    queue<Point> Q;

    vector<pair<pair<Point, Vec3b>, int> > Points;
    int pixelCount=0;//pixel covered in a segment

    for(int i =250; i>10; i -= 250/min_regions)
    {
        rng(12345);
        do
        {
            seedPoint.x = rng.uniform(0, texture.cols);
            seedPoint.y = rng.uniform(0, texture.rows);
           seed = texture.at<Vec4b>(seedPoint.y, seedPoint.x);
        }
        while(mark.at<uchar>(seedPoint.y, seedPoint.x) !=0 );

        mark.at<uchar>(seedPoint.y, seedPoint.x) = i;
        Q.push(seedPoint);

        while(!Q.empty())
        {
            now = Q.front();
            Q.pop();

            curr=texture.at<Vec4b>(now.y, now.x);

            for(int p=-1; p<=1; p++)
            {
                for(int q=-1; q<=1; q++)
                {
                    if(0<=now.x+p && now.x+p<texture.cols && 0<=now.y+q && now.y+q<texture.rows)
                    {
                        next=texture.at<Vec4b>(now.y+q, now.x+p);
                        if(mark.at<uchar>(now.y+q, now.x+p)==0 &&
                                (textureDifference(next, seed)==1 || farTextureDifference(next, curr)==2))
                        {
                            Q.push(Point(now.x+p, now.y+q));
                            mark.at<uchar>(now.y+q, now.x+p)=i;
                            //segm.at<Vec3b>(now.y, now.x)=image.at<Vec3b>(seedPoint.y, seedPoint.x);
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
    ///namedWindow("texture segment",2);
    ///imshow("texture segment",mark);
    imwrite("textureSegment.bmp",mark);
}