连通域提取matlab程序-connectdomain.m 一个简单的提取连通域的matlab程序，希望对大家有用

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1、先将图像二值化 2、第一次按行扫描图像时，图像中的每个像素值从上到下，从左到右扫描，给每一个有效的像素值一个标签label，规则如下： （1）如果该像素的4邻域中左边像素值和上边像素值都为0且都没有标签，则给该像素一个新的标签label （2）如果该像素的4邻域中左边像素值或上边像素值有一个为1，则该像素的标签是像素值为1的标签 （3）如果该像素的4邻域中左边像素值和上边像素值都为1，且标签相同，则该像素的标签就是此标签 （4）如果该像素的4邻域中左边像素值和上边像素值都为1，且标签不同，则把其中较小的标签作为该像素的标签。这样标记完后，会出现一个连通域里有好几个不同标签，将该像素的左边像素的标签和该像素的上边像素的标签记为相等关系 3、第二次按行扫描图像时，将其中具有相等关系的标签 选择里面最小的标签 作为它们的标签，即访问已经标记的标签并合并具有相等关系的标签

MATLAB文字连通域源程序代码

前言 今天这篇文章主要记录一下如何切分验证码，用到的主要库就是Pillow和Linux下的图像处理工具GIMP。首先假设一个固定位置和宽度、无粘连、无干扰的例子学习一下如何使用Pillow来切割图片。 使用GIMP打开图片后，按 加号 放大图片，然后点击View->Show Grid来显示网格线： 其中，每个正方形边长为10像素，所以数字1切割坐标为左20、上20、右40、下70。以此类推可以知道剩下3个数字的切割位置。 代码如下： from PIL import Image p = Image.open(1.png) # 注意位置顺序为左、上、右、下 cuts = [(20,20

主要给大家介绍了关于python中验证码连通域分割的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用python具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

改方法包含了两种水表图像的数字分割方法，可借鉴在车牌号识别过程中，主要有平均分割法和垂直投影分割法两种，同时将分割好的单个数字进行保存

针对维吾尔文手写体文本中行分割问题，基于连通域大小将图像中文字分为三类，提出了自适应涂抹细化算法，对主体文本行进行定位；并对第三类连通域中相邻两文本行间粘连的字符进行切割；此外，利用重心范围内的邻域搜索算法，解决了剩余笔画的文本行归附问题。实验结果表明，该方法与常见的水平投影法，分段投影法，及涂抹方法相比具有更好的分割效果。

matlab平台适用于 TM数据的 8连通域区域生长，具体生长规则代码注释中有介绍

图像处理连通域算法 c++ ,vc 6.0