今天小编就为大家分享一篇Python简单实现区域生长方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法。区域生长是指从某个像素出发，按照一定的准则，逐步加入邻近像素，当满足一定的条件时，区域生长终止。区域生长的好坏决定于1.初始点（种子点）的选取。2.生长准则。3.终止条件。区域生长是从某个或者某些像素点出发，最后得到整个区域，进而实现目标的提取。
区域生长的原理：
区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长起点，然后将种子像素和周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素（根据某种事先确定的生长或相似准则来判定）合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素当作新的种子继续上面的过程，直到没有满足条件的像素可被包括进来。这样一个区域就生长成了。
区域生长实现的步骤如下：
1. 对图像顺序扫描!找到第1个还没有归属的像素, 设该像素为(x0, y0);
2. 以(x0, y0)为中心, 考虑(x0, y0)的4邻域像素(x, y)如果(x0, y0)满足生长准则, 将(x, y)与(x0, y0)合并(在同一区域内), 同时将(x, y)压入堆栈;
3. 从堆栈中取出一个像素, 把它当作(x0, y0)返回到步骤2;
4. 当堆栈为空时!返回到步骤1;
5. 重复步骤1 – 4直到图像中的每个点都有归属时。生长结束。
Python实现
import numpy as np import cv2 class Point(object): def __init__(self,x,y): self.x = x self.y = y def getX(self): return self.x def getY(self): return self.y def getGrayDiff(img,currentPoint,tmpPoint): return abs(int(img[currentPoint.x,currentPoint.y]) - int(img[tmpPoint.x,tmpPoint.y])) def selectConnects(p): if p != 0: connects = [Point(-1, -1), Point(0, -1), Point(1, -1), Point(1, 0), Point(1, 1), \ Point(0, 1), Point(-1, 1), Point(-1, 0)] else: connects = [ Point(0, -1), Point(1, 0),Point(0, 1), Point(-1, 0)] return connects def regionGrow(img,seeds,thresh,p = 1): height, weight = img.shape seedMark = np.zeros(img.shape) seedList = [] for seed来源gaodaima#com搞(代@码网 in seeds: seedList.append(seed) label = 1 connects = selectConnects(p) while(len(seedList)>0): currentPoint = seedList.pop(0) seedMark[currentPoint.x,currentPoint.y] = label for i in range(8): tmpX = currentPoint.x + connects[i].x tmpY = currentPoint.y + connects[i].y if tmpX <0 or tmpy = height or tmpY >= weight: continue grayDiff = getGrayDiff(img,currentPoint,Point(tmpX,tmpY)) if grayDiff <thresh and seedmark[tmpx,tmpy]== 0: label seedlist.append(point(tmpx,tmpy)) return seedmark img=cv2.imread('lean.png-600',0) seeds=[Point(10,10),Point(82,150),Point(20,300)] binaryimg=regionGrow(img,seeds,10) cv2.imshow(' ',binaryimg) cv2.waitkey(0) 以上这篇Python简单实现区域生长方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持gaodaima搞代码网。
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