合并具有不同标签的相邻连接组件答案

【问题标题】：Merging neighboring connected components with different labels合并具有不同标签的相邻连接组件
【发布时间】：2019-05-25 20:52:33
【问题描述】：

考虑下图：

在左侧，假设我有 3 个标签。背景= 1，黑色= 2，橙色= 3。我想要做的是能够首先识别所有橙色的连接组件，然后如果有黑色物体接触橙色，那么我想转换这也是橙色的。

我知道以下步骤：

假设标记的图像称为labeled。我做orange = labeled == 3
CC = bwconncomp(orange);

但是从这里开始，我不确定如何检查是否有任何黑色组件接触到橙色。一旦我知道哪些黑色组件接触了橙色，我可以执行以下操作：RP = regionprops(black, 'PixelIdxList'); labeled(RP(index).PixelIdxList) = 3;

测试代码：这里是一个输入和输出生成示例：

%input matrix
I = zeros([8 8]);
I(1:5, 1:5) = 1;
I(2:4, 3:7) = 2;
I(7:8, 1:2) = 1;
I(7:8, 7:8) = 2;
I

%output
O = zeros([8 8]);
O(1:5, 1:5) = 1;
O(2:4, 3:7) = 1;
O(7:8, 1:2) = 1;
O(7:8, 7:8) = 2;
O

【问题讨论】：

标签： matlab image-processing computer-vision

【解决方案1】：

使用imreconstruct 可以很简单地解决这个问题。这个函数，对于二进制（逻辑）输入，进行洪水填充。这个想法是找到一个掩码图像（橙色和黑色区域一起）和一个标记（或种子）图像（橙色区域）。

作为演示，让我们从 OP 已有的内容开始：

orig = readim('https://i.stack.imgur.com/rH7yT.png');
labeled = uint8(round((255-orig{2}(0:866,:))/127));
orange = labeled==1;  % for OP this is 3
black = labeled==2;   % for OP this is 2 also

（注意labeled与OP的不一样，每个标签的数字都不一样。）

现在我们可以申请imreconstruct:

black_or_orange = orange | black;
output = imreconstruct(orange,black_or_orange);

output 现在包含橙色区域，增长到包含任何接触的黑色区域。我们可以创建一个新的标签图像如下：

new_labeled = uint8(output) + 2*uint8(black & ~output);

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以按以下方式进行。让target表示目标值，对应橙色。

使用bwlabel 识别定义为连接组件的区域，而不考虑颜色。
对于每个区域，如果它至少包含一个等于target 的像素，则将整个区域设置为target。

target = 1; % value corresponding to orange
O = I;
[regions, numRegions] = bwlabel(I);
for regionId = 1:numRegions
    ind = regions==regionId;
    if any(I(ind)==target)
        O(ind) = target;
    end
end

【讨论】：