示例：连通域标记
使用 concomp 函数实现图像的连通域标记。两个像素如有相同值，则将被连通，并且连通性可被分类为 4 (仅水平或竖直邻点) 或 8 (水平、竖直和对角邻点)。连通域是一种非常有用的自动化识别图像特征的方法，它可以连接图像中所示的区域和孔。
有关使用此示例的信息，请参考关于图像处理示例。
1. 定义输入矩阵。
2. 定义目标前景强度值。
3. 使用第一种连通性类型实现连通域标记。
在这种情况下，有两个像素值为 100 的 4 连通域。
4. 使用第二种连通性类型实现连通域标记。
在这种情况下，有一个像素值为 100 的 8 连通域。
5. 检查二值图像上连通域标记的效果，该图像由二维 sinc 函数定义。
6. 定义值域变量。
7. 定义一个值域。
8. 定义图像矩阵。
(cc_binarized.bmp)
10. 定义前景强度值和连通性类型，然后将连通域标记算法应用到此图像。
计算不同的图像区域，该算法预期在此图像中识别到 9 个单独的连通域。
11. 计算由该算法得到的连通域的数量。
12. 定义调色板矩阵，然后使用 gray_to_rgb 函数将灰度矩阵转换为颜色矩阵。这样可以利用假彩色查看连通域图像以加强这些域的视觉效果。
(color_d.bmp)
4 列 colormap 矩阵分别在第一列指定灰度强度，在第二列至第四列指定 RGB 值。
13. 使用 norm1 函数计算 9 个分量的大小。
14. 从该图中提取最大的域 (索引 3，大小为 35 像素)，然后重新以假彩色显示它。
15. 使用 WRITERGB 函数将图像写入文件。
(cimg_3.bmp)
除了与最大域相对应的元素以外，矩阵 comp 是 0 的 101 x 101 矩阵。为了保持该域的颜色，comp 的像素被乘以 3。