此程序通过检测二值画图像，将其中的图像连通域标记开来，为图像的区域分割提供了前提（注意，此程序存在bug，得到修正的部分在本人的第二个“基于Qt的二值话化图像。。。”）

基于FPGA的连通域的源代码，语言为VHDL

基于上一版本在资源利用率上做了相当大的改进，资源占用少，经实际测试，在zynq7020上对2048x2048的图片进行检测，占用的逻辑资源仅占10%，极大节省了资源。

针对高速图像目标实时识别和跟踪任务，需要利用系统中有限的硬件资源实现高速、准确的二值图像连通域标记，提出了一种适合FPGA实现的二值图像连通域标记快速算法。算法以快捷、有效的方式识别、并记录区域间复杂的连通关系。与传统的二值图像标记算法相比，该算法具有运算简单性、规则性和可扩展性的特点。利用FPGA实现该算法时，能够准确有效的识别出图像中复杂的连通关系，产生正确的标记结果。在100MHz工作时钟下，处理384×288像素的红外图像能够达到400帧／s以上的标记速度，足够满足实时目标识别系统的要求。

本文要介绍的是两年前我自己琢磨出来的一种用FPGA实现的二值图像连通域标记算法。这个算法的特点是它是一个基于逐行扫描的流水线算法，也就是说这个算法只需要缓存若干行的图像数据，并在这若干行的固定延时内就给出结果，实时性很高，计算延时就只有这若干行，FPGA也无需外界SRAM或DDR来缓存图像数据。算法也不会因为图像中的连通区域数目多了就会变慢，因为这是流水线算法，就没有处理目标多了还会变慢这个概念。而该算法在PC上也有高速实现的潜力

研究了城市管网3DGIS的连通分析方法，利用广度优先搜索算法根据管网流向信息进行正向和反向搜索来遍历管网结点，基于SuperMap iObjects开发实现了管网3DGIS的连通性分析、上下游追踪、共同上下游查找、最短路径分析、查找源和汇等连通分析功能。

有向图的强连通分量课程设计报告

一个描述无向连通图上两点间所有路径的算法（java描述） 一个描述无向连通图上两点间所有路径的算法（java描述）

spark图计算 ConnectedComponent 连通图 '好友关系',顶点数据可以为字符串，封装的方法内部自动处理为long类型，代码有具体示例数据，并且能学习到并行化，持久化，广播等知识点，附有详细注释。计算结果为每个连接图的顶点数据,Tuple2的第二个元素标识为哪个连通图，同一连通图的各个 第一个元素 间为 '好友关系'

由函数随机产生一简单无向图的邻接矩阵，并输出是否连通