你必须传递白底黑字的图像而不是黑底白字的图像给cv2.connectedComponentsWithStats，这是故意设计的吗？使用不同的图像会得到不同的结果。 示例代码： import os import cv2 root = r'pth/to/img' fl = r'img.png...

我们目前正在尝试使用OpenCV C++版本中提供的方法来检测医疗器械图像中的物体区域。下面是一个示例图像： 我们正在按照以下步骤进行： - 将图像转换为灰度图像 - 应用中值滤波器 - 使用Sobel滤波器找到边缘 - 使用阈值为25将结果转换为二进制图像 - 对图像进行骨架化，以确...

我的输入是一个列表的列表。 其中一些共享相同的元素，例如：L = [['a','b','c'],['b','d','e'],['k'],['o','p'],['e','f'],['p','a'],['d','g']] 我需要合并所有包含共同元素的列表，并在没有更多包含相同元素的列表时重复此过程...

如何在Python中使用OpenCV实现连通组件标记？以下是图像示例： 我需要使用连通组件标记来分离黑白图像上的物体。

我正在尝试使用连通组件，但在缩放方面遇到了问题。这是我的代码 - // get vertices val vertices = stage_2.flatMap(x => GraphUtil.getVertices(x)).cache // get edges val edges = ...

GraphX提供了一种用于查找图的连通组件的算法。 我并没有找到关于他们实现复杂度的说明。 通常，使用广度优先搜索或深度优先搜索（参见维基百科文章）可以在线性时间内找到连接的组件。但是，这需要你能够将图保存在内存中。 GraphX实现了分布式的、外部存储的算法，因此我认为它是不可比较的。 ...

我一直在尝试使用8个邻域在二进制图像中找到所有连通分量，但不使用函数"bwlabel"。 例如，我的输入矩阵是：a = 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0...

我正在使用scikit-image中可用的measure.regionprops方法来测量连接组件的属性。它计算一堆属性(Python-regionprops)。然而，我只需要每个连接组件的面积。有没有办法仅计算单个属性并节省计算资源？

我有一个数值为0或1的矩阵，我想获得一组相邻1的列表。定义相连的组时，每个1的水平和垂直相邻都将被考虑。例如，矩阵如下：mat = rbind(c(1,0,0,0,0), c(1,0,0,1,0), c(0,0,1,0,0), ...

我希望找到一个图的所有连通分量，其中这些分量至少包含两个元素。 使用 clusters 可以给出不同集群的成员，而使用 cliques 不能给出连通分量。 这是对 multiple intersection of lists in R 的跟进。 我的主要目标是找到所有具有彼此共同元...