基于离散粒子群算法的近似最大连通分量抽取.pdf

matlab 求一个图中的连通分支个数，不错

从普适计算的角度出发，探索不同时空尺度的神经元组件之间的有效连通性是人脑研究中的重要问题。 同时，网络主题在网络分类和结构网络特性分析中发挥作用。 本文开发了一种通过使用网络图案来分析功能磁共振成像（fMRI）数据的有效连通性的方法。 首先，基于格兰杰因果关系分析（GCA）分析了功能磁共振成像时间序列之间的有向相互作用，从而建立了复杂的网络以揭示不同大脑区域之间的因果关系。 然后用多种网络图案描述了复杂网络中的有效连通性，并根据网络图案拓扑参数表征了fMRI数据的统计特性。 最后，实验结果表明，该方法在测试和测量fMRI数据的有效连通性方面是可行的。

一、图像二值化 # 图片二值化 from PIL import Image img = Image.open('7.jpg') # 模式L”为灰色图像，它的每个像素用8个bit表示，0表示黑，255表示白，其他数字表示不同的灰度。 Img = img.convert('L') Img.save("test1.jpg") # 自定义灰度界限，大于这个值为黑色，小于这个值为白色 threshold = 200 table = [] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else:

C语言实现二值图像连通区域标记，VS2005工程，需要OpenCV支持

版面分割是版面分析的重要组成部分，经过大量的研究，如今已到了一个比较成熟的阶段。对基于连通域的版面分割算法进行了改进，能有效快速地分割较为复杂的版面图像，同时有效减少原有算法中阈值引起的分割错误的情况。先对文本图像进行单个字体的区域扩充，使后续的连通间距统计更为准确和方便，再通过连通间距的统计对图像进行模糊整合，进行文本图像的连通区域分割。实验结果表明，改进的基于连通域的算法分割版面准确，速度快，适用范围广，对于较为复杂的版面分割更具有优越性。

连通组件标记演算法源碼

MATLAB二维/三维二值图像连通域的快速标记算法。避开MATLAB函数库，方便改写为C/C++。

精品教育教学资料

python和matlab两个版本，本代码采用圆度检测的方法，筛选粘连细胞，并对粘连细胞进行分割。