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Exemple : Etiquetage de composants connectés
Utilisez la fonction concomp pour étiqueter le composant connecté d'une image. Deux pixels sont connectés s'ils ont la même valeur, et la connectivité peut être classée comme 4 (voisins horizontaux ou verticaux uniquement) ou 8 (voisins horizontaux, verticaux ou en diagonale). Les composants connectés sont utiles pour automatiser la reconnaissance des caractéristiques de l'image, pour relier des images semblables et les trous dans l'image.
Pour plus d'informations sur l'utilisation de cet exemple, voir A propos des exemples de traitement d'image.
1. Définissez une matrice d'entrée.
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2. Définissez une valeur d'intensité du premier plan cible.
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3. Etiquetez un composant connecté en utilisant le premier type de connectivité.
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Dans ce cas, il y a 2 composants à connexion de type 4 avec une valeur de pixel de 100.
4. Etiquetez le composant connecté en utilisant le deuxième type de connectivité.
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Dans ce cas, il y a 1 composant à connexion de type 8 avec une valeur de pixel de 100.
5. Observez l'effet de l'étiquetage du composant connecté sur une image binaire, définie par une fonction bidimensionnelle sinc.
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6. Définissez des variables de plage.
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7. Définissez un intervalle de valeurs.
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8. Définissez une matrice d'image.
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9. Définissez un seuil puis rendez l'image binaire et effectuez-en un tracé.
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(cc_binarized.bmp)
10. Définissez une valeur d'intensité du premier plan et le type de connectivité, puis appliquez à cette image l'algorithme de libellé des composants connectés.
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En comptant les zones d'image distinctes, l'algorithme s'attend à identifier 9 composants connectés uniques dans cette image.
11. Calculez le nombre de composants trouvés par l'algorithme.
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12. Définissez une matrice de palette de couleur, puis utilisez-la pour convertir la matrice d'échelle de gris en couleurs. Ceci vous permet de visualiser l'image de composants connectés en utilisant des fausses couleurs de manière à améliorer l'aspect visuel des composants.
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(color_d.bmp)
La matrice à 4 colonnes colormap indique l'intensité de l'échelle de gris dans la première colonne et les valeurs RVB dans la deuxième, jusqu'à la quatrième, respectivement.
13. Calculez la taille des 9 composants.
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14. Extrayez le composant unique le plus grand (indice 3, taille de 35 pixels) de cette image et affichez-le de nouveau en fausses couleurs.
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(cimg_3.bmp)
La matrice comp est une matrice 101 x 101 de 0, sauf pour les éléments qui correspondent au composant le plus grand. Les pixels de comp sont multipliés par 3 afin de préserver la couleur du composant.