项目需要看了种子填充算法,改进了算法主要去除面积小的部分.种子填充算法分为两种,简单的和基于扫描线的方法,简单的算法如下描述(笔者针对的是二值图像): (1)从上到下,从左到有,依次扫描每个像素: (2)遇到一个非零数值压栈,并置原图像像素点值为0,面积初始化为1:否则,处理完毕. (3)对栈非空查找,如果非空弹出栈顶,检测4领域或8领域,如果非空压栈,并置原图像像素点为0,标示不在处理此点,面积加1:如果为空,停止: (4)判断面积是否大于给定阈值,小于的删掉,大于的把得到的所有像素点保存到目

title: "openGL实现图形学扫描线种子填充算法" date: 2018-06-11T19:41:30+08:00 tags: ["图形学"] categories: ["C++"] 先上效果图 白色的起始种子点 代码 #include <GL/glut.h> #include <cmath> #include <set> #include <vector> #include <uni

种子填充算法原理在网上很多地方都能找到,这篇是继上篇扫描线算法后另一种填充算法,直接上实现代码啦0.0 我的实现只是实现了种子填充算法,但是运行效率不快,如果大佬有改进方法,欢迎和我交流,谢谢! 最后还是贴个截图(先在面板里点击点,鼠标移出面板填充): package PolygonScanningAndFilling; public class location { public int x; public int y; } package PolygonScanningAndFilling;

Atitit Seed-Filling种子填充算法attilax总结 种子填充的原理,4联通与8联通区域的选择.. 三个队列 waitProcessPixList tempPixList ProcessedPixList /atiplat_img/src/com/attilax/cca/SeedFillAlgo.java public static void main(String[] args) throws FileExistEx { BufferedImage img = imgx.toI

CGA填充算法之种子填充算法 平面区域填充算法是计算机图形学领域的一个很重要的算法,区域填充即给出一个区域的边界 (也可以是没有边界,只是给出指定颜色),要求将边界范围内的所有象素单元都修改成指定的颜色(也可能是图案填充).区域填充中最常用的是多边形填色,本文讨论种子填充算法(Seed Filling)   如果要填充的区域是以图像元数据方式给出的,通常使用种子填充算法(Seed Filling)进行区域填充.种子填充算法需要给出图像数据的区域,以及区域内的一个点,这种算法比较适合人机交互方式进

UVA 572 -- Oil Deposits(DFS求连通块) 图也有DFS和BFS遍历,由于DFS更好写,所以一般用DFS寻找连通块. 下述代码用一个二重循环来找到当前格子的相邻8个格子,也可用常量数组或者写8条DFS调用. 下述算法是:种子填充(floodfill) 两种连通区域 四连通区域:从区域内一点出发,可通过上.下.左.右四个方向的移动组合,在不越出区域的前提下,能到达区域内的任意像素 八连通区域:从区域内每一像素出发,可通过八个方向,即上.下.左.右.左上.右上.左下.右下移动的

上一节链接:http://www.cnblogs.com/zjutlitao/p/4116783.html 前言: 在上一节中我们已经大致介绍了该软件的是什么.可以干什么以及界面的大致样子.此外还详细地介绍了Bresenham直线扫描算法的核心思想及实现,并在最终在2-1小节引出工程中对于该算法具体的实现.本节将着手讲解多边形填充算法. 二.承接上篇 2-1.多边形扫描转换 把顶点表示转换为点阵表示:①从多边形的给定边界出发,求出其内部的各个像素:②并给帧缓冲器中各个对应元素设置相应灰度或颜色 

实验题目:不规则区域的填充算法 实验目的:验证不规则区域的填充算法 实验内容:利用VC与OpenGL,实现不规则区域的填充算法. 1.必做:实现简单递归的不规则区域填充算法. 2.选做:针对简单递归算法栈空间占用太大的缺点,进行改进,实现基于扫描线的种子填充算法 实验要求: n       将坐标系网格在屏幕上画出来,每个像素点占据一个格点,用一个小实心圆圈表示. n       用鼠标点击的方式,绘制不规则区域的边界. n       种子填充算法,可用4联通或8联通任选一种. 以下是我用c+

不规则区域的填充算法 一.简单递归 利用Dfs实现简单递归填充. 核心代码: // 简单深度搜索填充 (四连通) void DfsFill(int x, int y) { || y < || x> || y>) { return; } ) { a[x][y] = ; DfsFill(x - , y); DfsFill(x + , y); DfsFill(x, y - ); DfsFill(x, y + ); } } 二.扫描线种子填充算法(四连通) 1. 种子点(x,y)入栈. 2. 栈

#include<cv.h> #include<highgui.h> int main(int argc, char** argv) { IplImage* img = cvLoadImage(argv[1]); cvNamedWindow("原图", CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("原图", img); cvFloodFill(img, CvPoint(20, 20), CvScalar(0, 255,

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处.    文章链接: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/28261997 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中.我们一起探讨

泛洪填充算法(Flood Fill Algorithm) 泛洪填充算法又称洪水填充算法是在很多图形绘制软件中常用的填充算法,最熟悉不过就是 windows paint的油漆桶功能.算法的原理很简单,就是从一个点开始附近像素点,填充成新 的颜色,直到封闭区域内的所有像素点都被填充新颜色为止.泛红填充实现最常见有四邻域 像素填充法,八邻域像素填充法,基于扫描线的像素填充方法.根据实现又可以分为递归与 非递归(基于栈). 在介绍算法的三种实现方式之前,首先来看一下测试该算法的UI实现.基本思路是选择一

前言 漫水填充算法是用来标记一片区域的:设置一个种子点,然后种子点附近的相似点都被填充同一种颜色. 该算法应用性很广,比如目标识别,photoshop 的魔术棒功能等等,是填充类算法中应用最为广泛的一个算法. 漫水填充算法函数 - cvFloodFill() 函数原型: void cvFloodFill ( IplImage * img, // 输入图像 CvPoint seedPoint, // 种子点 CvScalar newVal, // 像素点被染色的值 CvScalar loDiff

泛洪填充算法(Flood Fill Algorithm) 泛洪填充算法又称洪水填充算法是在很多图形绘制软件中常用的填充算法,最熟悉不过就是 windows paint的油漆桶功能.算法的原理很简单,就是从一个点开始附近像素点,填充成新 的颜色,直到封闭区域内的所有像素点都被填充新颜色为止.泛红填充实现最常见有四邻域 像素填充法,八邻域像素填充法,基于扫描线的像素填充方法.根据实现又可以分为递归与 非递归(基于栈). 在介绍算法的三种实现方式之前,首先来看一下测试该算法的UI实现.基本思路是选择一

讨论帖: http://bbs.csdn.net/topics/391542633 在Matlab下,使用imfill可以很容易的完成孔洞填充操作,感觉这是一个极为常用的方法,然而不知道为什么Opencv里面却没有集成这个函数.在网上查了好多关于Opencv下的孔洞填充方法,大部分使用轮廓查找方法去做的,但对于这种方法,总感觉不是特别好.之前了解过冈萨雷斯那本书上的孔洞填充算法,所以想着手重新写一个.这里借鉴了冈萨雷斯书上的集合运算方法(并不完全一样)     大致思路如下:     0, 

Java基础-使用JAVA代码剖析MD5算法实现过程 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.

在图像处理里,如果我们需要填充一个区域,使该区域为相同的颜色,则比较常用的是洪水填充法.洪水填充法可以用DFS也可以用BFS实现. opencv下有函数实现该功能: CVAPI(void) cvFloodFill( CvArr* image, CvPoint seed_point, CvScalar new_val, CvScalar lo_diff CV_DEFAULT(cvScalarAll()), CvScalar up_diff CV_DEFAULT(cvScalarAll()), Cv

[问题] 输入一个m行n列的字符矩阵,统计字符“@”组成多少个八连块.如果两个字符“@”所在的格子相邻(横.竖或者对角线方向),就说它们属于同一个八连块.例如,图6-9中有两个八连块. 图6-9 [分析] 和前面的二叉树遍历类似,图也有DFS和BFS遍历.由于DFS更容易编写,一般用DFS找连通块:从每个“@”格子出发,递归遍历它周围的“@”格子.每次访问一个格子时就给它写上一个“连通分量编号”(即下面代码中的idx数组),这样就可以在访问之前检查它是否已经有了编号,从而避免同一个格子访问多次

前不久做了有关自动文摘的学习,采用方法是TextRank算法,整理和大家分享. 一. 关于自动文摘 利用计算机将大量的文本进行处理,产生简洁.精炼内容的过程就是文本摘要,人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容,这不仅大大节省时间,更提高阅读效率.但人工摘要耗时又耗力,已不能满足日益增长的信息需求,因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生.近年来,自动文摘.信息检索.信息过滤.机器识别.等研究已成为了人们关注的热点. 自动文摘(Automatic Summarization)的方法主要有两种:E

求解从1到6的最短路径. python代码实现:(以A-F代表1-6) # Dijkstra算法需要三张散列表和一个存储列表用于记录处理过的节点,如下: processed = [] def build_graph(): """建立图关系的散列表""" graph = {} graph["A"] = {} graph["A"]["B"] = 1 graph["A"][