問題タブ [connected-components]

連結成分の上下の輪郭を抽出する方法があれば教えていただきたいです。

最初に輪郭を抽出し、それを上部と下部の 2 つのピクセル セットに分割できますが、特定の輪郭ピクセルのセットを決定する方法がわかりません。

前もって感謝します。

C++ で無向グラフのグループ数を数えたかったのですが、bfs を使用しようとしましたが、うまくいきませんでした。数値の範囲 [L,R] (またはこれらの範囲を頂点の数と考えてください) が与えられました。グループの数を見つける必要があります。これを行うにはどうすればよいですか?

私が持っている場合のように（入力）：

出力：

2グループなので。

私のコード:

openCV で Connected Component Tree 構造を実装しようとしています。特定の間隔で 0..255 から一連のしきい値を設定した後、一連の写真を取得します。たとえば、次のようになります。

最初の画像の別の形状に含まれている場合、二次画像の各形状を検出する方法はありますか?

どうもありがとう！

現実の問題:

私は多くの企業の取締役に関するデータを持っていますが、「XYZ の取締役であるジョン・スミス」と「ABC の取締役であるジョン・スミス」が同一人物である場合もあれば、そうでない場合もあります。また、「John J. Smith, director of XYZ」と「John Smith, director of ABC」は同一人物である場合もあれば、同一でない場合もあります。多くの場合、追加情報の調査 (たとえば、「XYZ のディレクター、ジョン・スミス」と「ABC のディレクター、ジョン・スミス」に関する伝記データの比較) により、2 つの観測が同一人物であるかどうかを解決できます。

問題の概念的なバージョン:

その精神で、一致するペアを特定するデータを収集しています。たとえば、次の一致するペアがあるとします: {(a, b), (b, c), (c, d), (d, e), (f, g)}. 「同一人物」という関係の推移性を利用して、 の「連結成分」を生成したい{{a, b, c, d, e}, {f, g}}。それは{a, b, c, d, e}一人であり、{f, g}別の人です。(質問の以前のバージョンでは、明らかに別のものである「クリーク」に言及していました。これは、(私の目的では)「間違った」結果を与えていた理由を説明します) find_cliques。networkx

次の Python コードがその役割を果たします。しかし、私は疑問に思います: より良い (計算コストの少ない) アプローチ (例えば、標準または利用可能なライブラリを使用する) はありますか?

関連すると思われる例があちこちにありますが (例: Cliques in python )、これらは不完全であるため、それらが参照しているライブラリや、それらを使用するためのデータのセットアップ方法がわかりません。

サンプル Python 2 コード:

これにより、目的の出力が生成されます: [Set(['a', 'c', 'b', 'e', 'd']), Set(['g', 'f'])].

サンプル Python 3 コード:

これにより生成されます[set(['a', 'c', 'b', 'e', 'd']), set(['g', 'f'])]):

光ディスクの中心ピクセルとして中心を持つ網膜画像から360 * 360ピクセル部分を抽出しようとしています。画像から接続されたコンポーネントを見つけて、matlab でのみ大きなコンポーネントを抽出する方法を教えてください。

私は OCR プロジェクトに取り組んでおり、認識されるテキスト画像に 2 つの文字が接続されている可能性があるという問題に直面しているため、すべての文字を取得しようとすると、2 つの文字が 1 つの画像として取得されます。ここにコードがあります

元の画像

BWに変換後

私は現在、大学向けの戦艦ゲームの作成を任されています。というわけで、グリッドの範囲内に船を降ろすことができました。私の唯一の問題は、船が他の船と衝突することに関して、船のレイアウトを検証することです。私は読んだことがありますが、おそらく最善の行動は2パス接続コンポーネントアルゴリズムですが、それをどのように実装するかは完全にはわかりません。

これは、現在 PlaceShips メソッド内にあるものです。

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