從二進制圖像獲取n個最大區域

Question

我給出了一個大的二進制圖像（每個像素為1或0）。

我知道在該圖像中有多個區域（一個區域定義為一組由0包圍的相鄰1）。

我們的目標是找到最大的像素（就像素數或封閉區域而言，兩者現在都適合我）

我目前計划的方法是：

• 開始一個1（或0，表示“命中”的坐標）的坐標數組

• 直到無法進行更多操作為止：

  • 對於當前區域（這是一組坐標），請執行以下操作：

  • 查看是否有任何區域與當前區域對接，如果是，則將它們添加到一起，如果否，則繼續下一次迭代

我的問題是：是否有更有效的方法來執行此操作，並且（在任何大型庫中）是否已經測試過（並行或GPU加速的獎勵點）？

Answer 1

您可以使用唯一的ID對每個區域進行泛洪填充 ，將ID映射到該區域的大小。

Answer 2

您要使用連接的組件分析（也稱為標簽）。 它或多或少是您建議執行的操作，但是那里有非常高效的算法。 這個問題的答案解釋了一些算法。 另請參閱connected-components 。

該庫收集了不同的有效算法並進行了比較。

在Python中，您可能想使用OpenCV。 cv.connectedComponentsWithStats連接組件分析並輸出統計信息，其中包括每個連接組件的面積。

關於您的建議：直接使用像素坐標而不是原始圖像矩陣的效率非常低：在圖像中查找相鄰像素是微不足道的，在坐標列表中查找相同像素需要昂貴的搜索者。