區域生長是一種串行區域分割的圖像分割方法。區域生長是指從某個像素出發，按照一定的準則，逐步加入鄰近像素，當滿足一定的條件時，區域生長終止。區域生長的好壞決定于1.初始點（種子點）的選取。2.生長準則。3.終止條件。區域生長是從某個或者某些像素點出發，最后得到整個區域，進而實現目標的提取。
區域生長的原理：
區域生長的基本思想是將具有相似性質的像素集合起來構成區域。具體先對每個需要分割的區域找一個種子像素作為生長起點，然后將種子像素和周圍鄰域中與種子像素有相同或相似性質的像素（根據某種事先確定的生長或相似準則來判定）合并到種子像素所在的區域中。將這些新像素當作新的種子繼續上面的過程，直到沒有滿足條件的像素可被包括進來。這樣一個區域就生長成了。
區域生長實現的步驟如下：
1. 對圖像順序掃描!找到第1個還沒有歸屬的像素, 設該像素為(x0, y0);
2. 以(x0, y0)為中心, 考慮(x0, y0)的4鄰域像素(x, y)如果(x0, y0)滿足生長準則, 將(x, y)與(x0, y0)合并(在同一區域內), 同時將(x, y)壓入堆棧;
3. 從堆棧中取出一個像素, 把它當作(x0, y0)返回到步驟2;
4. 當堆棧為空時!返回到步驟1;
5. 重復步驟1 - 4直到圖像中的每個點都有歸屬時。生長結束。
Python實現
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import numpy as npimport cv2class Point(object): def __init__(self,x,y): self.x = x self.y = y def getX(self): return self.x def getY(self): return self.ydef getGrayDiff(img,currentPoint,tmpPoint): return abs(int(img[currentPoint.x,currentPoint.y]) - int(img[tmpPoint.x,tmpPoint.y]))def selectConnects(p): if p != 0: connects = [Point(-1, -1), Point(0, -1), Point(1, -1), Point(1, 0), Point(1, 1), \ Point(0, 1), Point(-1, 1), Point(-1, 0)] else: connects = [ Point(0, -1), Point(1, 0),Point(0, 1), Point(-1, 0)] return connectsdef regionGrow(img,seeds,thresh,p = 1): height, weight = img.shape seedMark = np.zeros(img.shape) seedList = [] for seed in seeds: seedList.append(seed) label = 1 connects = selectConnects(p) while(len(seedList)>0): currentPoint = seedList.pop(0) seedMark[currentPoint.x,currentPoint.y] = label for i in range(8): tmpX = currentPoint.x + connects[i].x tmpY = currentPoint.y + connects[i].y if tmpX < 0 or tmpY < 0 or tmpX >= height or tmpY >= weight: continue grayDiff = getGrayDiff(img,currentPoint,Point(tmpX,tmpY)) if grayDiff < thresh and seedMark[tmpX,tmpY] == 0: seedMark[tmpX,tmpY] = label seedList.append(Point(tmpX,tmpY)) return seedMarkimg = cv2.imread('lean.png',0)seeds = [Point(10,10),Point(82,150),Point(20,300)]binaryImg = regionGrow(img,seeds,10)cv2.imshow(' ',binaryImg)cv2.waitKey(0) |
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