在不超过 n 个像素的地方连接断开连接的组件

如何解决在不超过 n 个像素的地方连接断开连接的组件

我想知道是否有这样的库实现。

在 OpenCV 中，我们有一个概念，即寻找具有 4 路或 8 路连接的连接组件。我希望能够这样做，然后弥合断开连接的组件之间的差距，只要只需要翻转 1 个像素即可。请参阅下面的图片以获取示例

两个 4 路连接组件，我们可以在其中弥合差距，使它们成为一个 4 路连接组件。所以我可以使用像 connect4way(max_bridge_size=1) 这样的函数来做到这一点

两个 4 路连接组件，我们可以在其中弥合差距，使它们成为一个 8 路连接组件。使用 connect4way(max_bridge_size=1) 会失败，但我可以使用 connect8way(max_bridge_size=1) 来实现这一点。

我确实意识到，在某些情况下，经常没有确定性的方式来执行我的要求，尤其是对于 max_bridge_size > 1 的情况。不过，我问。

解决方法

我一直在考虑这个问题并认为我很接近，但我不确定你到底想要什么，而且还没有你的代表性图像。您或其他人或许可以完成它。

基本思想是用唯一的数字标记每个白色斑点的所有像素。然后通过查看 3x3 正方形的图像，并报告存在多个唯一邻居的任何像素 - 即位于 2 个不同标记的斑点旁边的任何像素。

#!/usr/bin/env python3

import cv2
import numpy as np
from scipy.ndimage import label,generate_binary_structure,generic_filter

def bridger(P):
    """
    We receive P[0]..P[8] with the pixels in the 3x3 surrounding window.
    We want to identify pixels with two different neighbouring labels plus background.
    Maybe we want to check the centre pixel P[4] is black?
    """
    neighbours = len(np.unique(P)) - 1
    if neighbours > 1:
        return 255
    return 0
    
   
# Load input image
im = cv2.imread('start.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# Threshold to force everything to pure black or white 
_,bw = cv2.threshold(im,255,cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imwrite('DEBUG-bw.png',bw)

# The default SE (structuring element) is for 4-connectedness,i.e. only pixels North,South,East and West of another are considered connected.
# We want 8-connected,i.e. N,NE,E,SE,S,SW,W,NW,so we need a corresponding SE
SE = generate_binary_structure(2,2)   

# Now run a labelling,or "Connected Components Analysis"
# Each "blob" of connected pixels matching our seed will get assigned a unique number in the new image called "labeled"
labeled,nObjects = label(bw,structure=SE)
cv2.imwrite('DEBUG-labels.png',labeled)
print(f'Objects found: {nObjects}')

# Look for bridging pixels in each 3x3 neighbourhood
result = generic_filter(labeled,bridger,(3,3))

# Save result
cv2.imwrite('result.png',result)

起始图像：

标记图像：

结果图像 - 位于青色的像素：