包含该两种连通区域标记算法说明和代码，欢迎使用。

该文献主要是针对二值图像进行连通域标记算法，以及如何实现的代码

噪声标签生成和重新标记 在给定噪声率的情况下为数据集生成噪声标签，并使用重新标记算法对这些噪声标签进行重新标记 f1.test.py为all_tickets.csv数据集生成嘈杂的标签，使用“ body”作为特征，使用“ urgency”和“ ticket_type”作为预测标签。 我们假设'紧急'标签可能有一些嘈杂的标签，所以我们在'紧急'上添加了噪音。我们将48000数据拆分为火车数据集，将左侧的数据拆分为测试数据。在为'紧急'生成嘈杂标签's'之后，我们将' body。，'ticket_type'和's'到train_data.csv。在category.py中，我们生成重新标记的标签'relabel'并将其写入relabel.csv文件。除了门票数据集之外，我们还测试了其他数据集。 资料集 文件 结果文件夹 all_tickets.csv test.py 票 情绪训练 tes

这是非常实用的VC代码，用于二值图像连通区域的标记，请大家参考

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

基于标号回传的8邻域连通域标记算法，纯C语言编写，连通域标记定位，效果很好。

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

常用的二次扫描算法存在明显的缺陷，主要是遇到等价标号时，通过重复遍历共同连通域标号数组，修改相应的共同连通域标号，以实现连通域合并。重复遍历会耗费大量运行时间，并造成算法运行时间不稳定。而数组型并查集更有效实现共同连通域合并。本文分析二次扫描算法的原理及改进的方法，提出适用于二次扫描算法的数组型并查集，充分利用并查集适用于集合分类和合并的优点；改进并查集树型结构的平面化,提出简单适用于二次扫描算法的并查集树型结构平面化算法。实验结果表明本算法与其它类型算法，及与改进前的二次扫描算法相比较，在性能上有较大的提高。

二值图像 连通区域 标记 算法.O（N）

c++连通区域标记，c++连通区域标记，功能和matlab 中的 bwlabel相似