为了提高图像分割的效率，文章实现了自动种子点区域生长的并行运算．基于现有的区域生长串行算法，并行算法主要分为自动种子点选取、区域生长和区域合并3个步骤．文章利用CUDA技术在GPU上实现了种子点选取和初始区域生长的并行运算，CPU负责最后的区域合并．实验采用了NVDIA GeForce 9600M GT的GPU进行了并行实现，并与采用了Intel Core2 E7300 CPU计算机的计算性能进行了对比分析．实验结果表明：相比于非并行算法，并行算法的计算效率有显著提升，区域生长的实时性进一步提高．
2021-10-15 19:12:20
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这是用基于区域的种子区域生长方法实现的彩色图像分割，分割效果相当好，最重要的是实现了彩色图像的分割，欢迎大家分享。
2021-08-06 12:12:41
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今天小编就为大家分享一篇关于初始种子自动选取的区域生长实例（python+opencv)，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
2021-07-25 20:53:16
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