治愈算法的matlab代码FuzzConn Matlab和Mex代码，用于计算2D图像中的绝对和相对模糊连接以及图像森林变换。 我在2008年秋季在Uppsala大学图像分析中心教授计算机辅助图像分析II课程时设计实验室作业时编写的代码。后来，在[1]中实际上使用了相同的代码进行骨骼分割。 如果您认为此代码有用并希望功劳，请引用[1]。 文件afc.m根据[3]中的kFOEMS提供了一个绝对模糊连接性的实现。 文件adjacency.m和affinity.m根据[2]计算邻接和亲和度。 文件fctest.m提供了有关如何使用提供的函数以及如何计算模糊连接组件的示例。 irfc.m文件根据[4]中的kIR-MOFS提供了迭代相对模糊连接性的实现。 该函数调用afc.ma多次，以将图像划分为由至少两个类的多个种子定义的组件。 等级由种子编号（从1开始）给出。 文件ift.m提供了根据[5]的图像森林变换（IFT）的实现，但没有打破常规（只是优先选择）。 IFT提供了与IRFC非常相似的结果，但不需要迭代，因此更可取。 文件fctest2.m给出了一个示例，说明如何使用提供的函数使用相对模糊

图像处理连通域算法 c++ ，vc 6.0

实现用于查找有向图的强连通分量的 Tarjan 算法。 在强连通分量 (SCC) 中，每个节点到每个其他节点都有一条路径。 SCC 是不相交的。 入度或出度为零或属于无环图的节点自己形成 SCC。 接受邻接矩阵作为输入。 为了获得最佳性能，矩阵应该是稀疏的。 还返回一个索引列表，报告每个节点的 SCC 成员资格。 使用示例： >> E = 稀疏([2 3 4 5 5 6 6 7 8 4 9 5 10 6 9], ... [1 2 2 3 4 3 5 6 4 8 8 9 9 10 6], ... 个（1,15））; >> 图； 间谍(E) >> c = tarjan(E) c = [1x4 双] [1x2 双] [7] [3] [2] [1] >> c{1} 答案 = 5 6 9 10 >> >> 在示例中，E 是有向图的邻接矩阵（在屏幕截图中显示），索引为 5、6、9 和

主要介绍了使用OpenCV去除面积较小的连通域，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

kosaraju 算法 Kosaraju 算法是一种线性时间算法，用于查找有向图的强连通分量 算法 Kosaraju 算法的工作原理如下： 设 G 为有向图，S 为空栈。 虽然 S 不包含所有顶点： 选择不在 S 中的任意顶点 ''v''。从 ''v'' 开始执行深度优先搜索。 每次深度优先搜索完成扩展顶点 ''u'' 时，将 ''u'' 推到 S 上。 反转所有圆弧的方向以获得转置图。 当 S 非空时： 从 S 弹出顶部顶点 ''v''。从转置图中的 ''v'' 开始执行深度优先搜索。 访问顶点集将给出包含“v”的强连通分量； 记录并从图 G 和堆栈 S 中删除所有这些顶点。等效地，可以使用广度优先搜索 (BFS) 代替深度优先搜索。 表现 需要注意的是，如果图的输入尺寸很大，递归的方式会导致 StackOverflowException。 因此，这里使用迭代版本。

STUN和TURN服务连通性测试程序

这是非常实用的VC代码，用于二值图像连通区域的标记，请大家参考

连通域代码可以看看-二值图像连通域标记算法与代码_收藏.docx 给你们看看 赚积分

连通域分析算法的目的就是对二值图像进行分析，计算出在每帧图象上目标（这里是人）的位置

改方法基本可以通过连通区域的方法，分割出数字框的数字，可以借鉴在水表数字识别和车牌号识别中