画像のラベリング

画像のラベリングのサンプル。

画像のラベリングのスタンダードな手法は 2 つある。

1. 再帰処理


2. 接続表


1. は注目画素から探索範囲を膨張して、背景画素や探索範囲の境界に到達したら収束させる処理を、全ての画素に対して行う。
背景画素が少ない場合の探索では、画素×画素程度の計算量が必要になりそう。


2. は探索は全画素数の2～3倍程度で良さそう。1回目は、注目画素が抽出した物体画素だった場合に、4または8近傍を探索して、ラベル付けされていなければ ラベル番号n +1を振り、ラベル付けされていれば ラベル番号nを振る処理をラスター処理する。
2回目は、各画素の4または8近傍に対し、自分自身のラベルnよりも小さいラベルmが降られているか、振られていれば、nをすべて、小さいラベルmに置き換える。この処理をラスター処理する。
最後は、ラベルを小さい方から順に詰める処理をラベルの中で行う。


以下、コード。

	/* ラベル用大域変数 */
	const int MAX_IMAGESIZE = 4000;
	int label[MAX_IMAGESIZE][MAX_IMAGESIZE];
	int labeling( int n, int red, int green, int blue );
	/* ラベリングを行う関数 */
	int search_4neighbors( int x, int y, int n );
	/* ４近傍のラベルの最大値を返す関数 */
	void modify_label( int num1, int num2, int n );
	/* ラベルを変更する関数 */
	void modify_label( int num1, int num2, int n )
	/* label[][]中の全ての num1 を num2 に変更 */
	{
	int x,y; /* 制御変数 */
	for(y=0;y<height[n];y++){
	for(x=0;x<width[n];x++){
	if ( label[x][y]==num1){
	label[x][y]=num2;
	}
	}
	}
	}
	int search_4neighbors( int x, int y, int n )
	/* label[x][y]の４近傍のラベルの最大値を返す関数 */
	/* n は対象画像の番号（内外部判定のために使う） */
	{
	int max=0; /* 最大値 */
	if (y-1>=0 && label[x][y-1]>max ){
	max=label[x][y-1]; /* 上 */
	}
	if (x-1>=0 && label[x-1][y]>max ){
	max=label[x-1][y]; /* 左 */
	}
	if (y+1<height[n] && label[x][y+1]>max ){
	max=label[x][y+1]; /* 下 */
	}
	if (x+1<width[n] && label[x+1][y]>max ){
	max=label[x+1][y]; /* 右 */
	}
	return max;
	}
	int labeling( int n, int red, int green, int blue )
	/* 画像No.n 中の背景色(red,green,blue)以外の色の図形にラベリングして */
	/* 結果を大域変数label[][]に代入する．戻り値は最終的なラベルの最大値．*/
	{
	int x,y,num; /* 制御変数，作業変数 */
	int count=0; /* ラベル最大値 */
	int new_count; /* 作業変数 */
	/* ラベルを初期化 */
	for(y=0;y<height[n];y++){
	for(x=0;x<width[n];x++){
	label[x][y]=0; /* 0:未処理を表す */
	}
	}
	/* 画像No.nをスキャン */
	for(y=0;y<height[n];y++){
	for(x=0;x<width[n];x++){
	if ( (image[n][x][y][0]!=red || image[n][x][y][1]!=green ||
	image[n][x][y][2]!=blue) && label[x][y] == 0 ){
	num = search_4neighbors(x,y,n);
	if (num==0){ /* 新しい孤立領域 */
	label[x][y]=++count; /* countに+1してから代入 */
	} else {
	label[x][y]=num;
	}
	}
	}
	}
	/* label[][]を整形する */
	if ( count > 0 ){
	/* 重複の削除 */
	for(y=0;y<height[n];y++){
	for(x=0;x<width[n];x++){
	if (label[x][y]!=0){
	num = search_4neighbors(x,y,n);
	if ( num > label[x][y]){
	/* ラベルnum を全て変更 */
	modify_label(num,label[x][y],n);
	}
	}
	}
	}
	/* 空いた番号を詰める */
	new_count=0;
	for(y=0;y<height[n];y++){
	for(x=0;x<width[n];x++){
	if ( label[x][y] > new_count ){
	new_count++;
	modify_label(label[x][y],new_count,n);
	}
	}
	}
	return new_count; /* ＝最終的なラベルの最大値 */
	} else return 0; /* ＝孤立領域なし */
	}

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