这是我自己写的程序，矩阵根据贴标签算法的原理写的，亲测可用，数字图像处理实验题

自己编写的程序，水平有限，欢迎指正。 贴标签处理是对二值图像的每个不同的连通域进行不同的编号，来区分不同的连通域。以八连通为例，贴标签的方法实际上包括了两个关键步骤：首先是按照从上到下，从左到右的顺序扫描所有像素值为1的像素，并判断是否与已经贴过标签的像素属于同一个连通域，如果是，则贴相同的标签，否则暂时判定为不同的连通域，贴新的标签。另一个关键步骤是，对已经贴好的标签进行校正，对在下方连接在一起的，已经贴不同标签的像素归并为同一个标签，并对整体的标签号进行调整。

图像处理的算法，可以用递归的方法标记连通域，能快速实现二值图像的连通域标记。

图像连通域算法，图像分析很有用的！值得看看！

在三维点云处理中，需要获取点云的连通域，对物体进行初步判断，为后续处理做准备。该改代码就实现三维点云连通域获取。

图像处理连通域算法 c++ ，vc 6.0

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

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

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: