ラベリング処理アルゴリズム 画像処理ソリューション
メインページ ＞ 画像処理 二値化画像処理された画像において、白の部分（または黒の部分）が連続した画素に同じ番号を割り振る処理を ラベリングと言います。 通常、同じ番号ごとの面積（画素数）や幅、高さなどの特徴量を求めて欠陥検査や分類処理などに用いられます。 ラベリングには、二値化された画像の縦、横方向に連続している部分を同じラベルにする４連結と、 縦、横、斜め方向に連続している部分を同じラベルにする８連結との２種類の処理があります。 （４近傍、８近傍という場合もあります。） 以下、８連結の場合において、ラベリング処理アルゴリズムを紹介します。 まず、画像全ての画素のラベル番号を０（ゼロ）で初期化しておき、ラベリングで番号を割り付けるための ラベリング番号のルックアップテーブルを用意しておきます。（テーブルの使い方の詳細は後ほど） そして、画像の左上からラスタスキャンを行い、画素の色が白の位
連結
連結 1．4連結と8連結 2値画像内の画素（m,n）には上下左右方向に隣接画素が存在する．これらの画素を画素（m,n）の4近傍といい，さらに斜めの4画素を含めて8近傍という．これらの隣接画素との間に連結性（つながっているか否か）の定義ができる．隣接画素が4近傍で定義されているとき，同じ値の2点間に経路が存在すれば4連結しているといい，8近傍で定義されている場合には8連結しているという． 図 1 連結性とその経路 また，同じ値を持つ画素の連結したひとまとまりの領域を連結成分といい，1（黒）の連結成分の中に存在し，外側の0（白）の画素とつながらない0の連結成分を孔という．なお，黒領域を4（8）連結で定義した場合，背景領域を8（4）連結で定義しないと連結性に矛盾が生じる． 2．内部点と境界点 2値画像の黒領域は背景に接する境界点の集合と背景に接していない内部点の集合からなる．これらの集合は黒領域
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