算法在畫布

Add initial pixel to polygon 
Add initial pixel to stack 
while(stack is not empty) { 
    pop pixel off the stack 
    foreach (neighbor n of popped pixel) { 
     if (n is close enough in color to initial pixel) { 
      Add n to polygon 
      Add n to stack 
     } 
    } 
}

這將佔用更少的內存比使用遞歸相同的解決方案。

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2010-06-24 18:32:26

你看過斑點檢測算法嗎？例如，如果您可以將OpenCV集成到您的應用程序中，則可以使用http://opencv.willowgarage.com/wiki/cvBlobsLib。結合閾值爲圖像中的每種顏色（或顏色範圍）創建二進制圖像，您可以輕鬆找到相同顏色的斑點。對圖像中的每種顏色重複一次，並且您有按顏色排序的斑點列表。

如果你不能直接使用OpenCV，可能是該庫引用的論文（F.Chang等人的「一種使用輪廓跟蹤技術的線性時間分量標記算法」）將提供一種查找斑點的好方法。

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2010-06-24 18:38:24

只需將您的'圖像'發送到BuildPixelArray函數，然後調用FindRegions。之後，'顏色'變量將保存每個列表成員中的顏色列表和像素座標。

我已經從我的一個項目中複製了源代碼，可能會有一些未定義的變量或語法錯誤。

public class ImageProcessing{ 
    private int[,] pixelArray; 
    private int imageWidth; 
    private int imageHeight; 
    List<MyColor> colors; 

    public void BuildPixelArray(ref Image myImage) 
    { 
     imageHeight = myImage.Height; 
     imageWidth = myImage.Width; 
     pixelArray = new int[imageWidth, imageHeight]; 
     Rectangle rect = new Rectangle(0, 0, myImage.Width, myImage.Height); 
     Bitmap temp = new Bitmap(myImage); 
     BitmapData bmpData = temp.LockBits(rect, ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb); 
     int remain = bmpData.Stride - bmpData.Width * 3; 
     unsafe 
     { 
      byte* ptr = (byte*)bmpData.Scan0; 
      for (int j = 15; j < bmpData.Height; j++) 
      { 
       for (int i = 0; i < bmpData.Width; i++) 
       { 
        pixelArray[i, j] = ptr[0] + ptr[1] * 256 + ptr[2] * 256 * 256; 
        ptr += 3; 
       } 
       ptr += remain; 
      } 
     } 
     temp.UnlockBits(bmpData); 
    } 

    public void FindRegions() 
    { 
     colors = new List<MyColor>(); 

     for (int i = 0; i < imageWidth; i++) 
     { 
      for (int j = 0; j < imageHeight; j++) 
      { 
       int tmpColorValue = pixelArray[i, j]; 
       MyColor tmp = new MyColor(tmpColorValue); 
       if (colors.Contains(tmp)) 
       { 
        MyColor tmpColor = (from p in colors 
             where p.colorValue == tmpColorValue 
             select p).First(); 

        tmpColor.pointList.Add(new MyPoint(i, j)); 
       } 
       else 
       { 
        tmp.pointList.Add(new MyPoint(i, j)); 
        colors.Add(tmp); 
       } 
      } 
     } 
    } 
} 

public class MyColor : IEquatable<MyColor> 
{ 
    public int colorValue { get; set; } 
    public List<MyPoint> pointList = new List<MyPoint>(); 
    public MyColor(int _colorValue) 
    { 
     colorValue = _colorValue; 
    } 
    public bool Equals(MyColor other) 
    { 
     if (this.colorValue == other.colorValue) 
     { 
      return true; 
     } 
     return false; 
    } 
} 
public class MyPoint 
{ 
    public int xCoord { get; set; } 
    public int yCoord { get; set; } 

    public MyPoint(int _xCoord, int _yCoord) 
    { 
     xCoord = _xCoord; 
     yCoord = _yCoord; 
    } 
}

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2010-06-25 16:48:50

這很酷 - 但它看起來像給了我一個區域內的每一點。我需要做的是找到一個地區的輪廓。 – 2010-06-25 17:10:12

Ops誤解了！那麼我已經寫了你用C++要求的代碼，但我現在找不到它。但是，如果所有鄰居都是相同的顏色，您仍然可以檢查pointList上的點。如果所有的鄰居都是相同的顏色，你可以刪除它，不是很有效，但只是一個伎倆。 – 2010-06-25 17:19:30

順便說一句，你可以嘗試索貝爾邊緣過濾器找出區域的輪廓。 – 2010-06-26 06:19:38

如果你得到一個堆棧溢出，我猜你不排除已經檢查過的像素。訪問廣場的第一個檢查應該是你之前是否來過這裏。

而且，我是工作在一個相關的問題不太久以前，我想出了一個使用更少的內存，採用不同的方法：

隊列：

AddPointToQueue(x, y); 
repeat 
    x, y = HeadItem; 
    AddMaybe(x - 1, y); x + 1, y; x, y - 1; x, y + 1; 
until QueueIsEmpty; 

AddMaybe(x, y): 
if Visited[x, y] return; 
Visited[x, y] = true; 
AddPointToQueue(x, y);

的這個點的方法是，你最終與你的隊列基本上保持一個包裹在映射區域的線。這比堆棧可以更好地限制內存使用。

如果相關，也可以進行簡單修改以產生到任何正方形的移動距離。

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2010-06-25 17:03:28

嘗試使用AForge.net。我會去按顏色過濾，閾值，然後你可以做一些形態來減少黑色/白色區域，使物體之間失去聯繫。然後你可以去找Blob。

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2010-10-26 15:43:41

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