从二值图像中获取 n 个最大区域答案

【问题标题】：Get n largest regions from binary image从二值图像中获取 n 个最大区域
【发布时间】：2018-08-13 13:36:00
【问题描述】：

我给出了一个大的二值图像（每个像素都是 1 或 0）。

我知道该图像中有多个区域（一个区域定义为一组相邻的 1，由 0 包围）。

目标是找到最大的（就像素数或封闭区域而言，目前两者都适合我）

我目前计划的方法是：

我的问题是：有没有更有效的方法来做到这一点，是否已经测试过（并行或 GPU 加速的奖励点）实现（在任何大型库中）？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以Flood Fill 每个区域都有一个唯一的 ID，将 ID 映射到区域的大小。

【讨论】：

【解决方案2】：

您想使用连通分量分析（也称为标签）。这或多或少是你建议做的，但那里有非常有效的算法。 this question 的答案解释了一些算法。另见connected-components。

This library收集不同的高效算法并进行比较。

在 Python 中，您可能想要使用 OpenCV。 cv.connectedComponentsWithStats 进行连接组件分析并输出统计信息，其中包括每个连接组件的区域。

关于您的建议：直接使用像素坐标而不是原始图像矩阵非常低效：在图像中寻找相邻像素是微不足道的，在坐标列表中寻找相同的像素需要昂贵的搜索者。

【讨论】：