這篇文章主要介紹C語(yǔ)言版二值圖像如何統(tǒng)計(jì)連通區(qū)域，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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連通區(qū)標(biāo)記是最基本的圖像處理算法之一。該算法中，按從左至右、從上至下的順序，對(duì)整幅圖像進(jìn)行掃描，通過比較每個(gè)前景像素的鄰域進(jìn)行連通區(qū)標(biāo)記，并創(chuàng)建等效標(biāo)記列表。最后，合并等效標(biāo)記列表，并再次掃描圖像以更新標(biāo)記。算法的優(yōu)點(diǎn)的是通俗易懂，缺點(diǎn)是需要兩次掃描圖像，效率不高。

區(qū)域生長(zhǎng)法利用區(qū)域生長(zhǎng)的思想，一次生長(zhǎng)過程可以標(biāo)記一整個(gè)連通區(qū)，只需對(duì)圖像進(jìn)行一次掃描就能標(biāo)記出所有連通區(qū)。算法描述如下：

輸入待標(biāo)記圖像bitmap，初始化一個(gè)與輸入圖像同樣尺寸的標(biāo)記矩陣labelmap，一個(gè)隊(duì)列queue以及標(biāo)記計(jì)數(shù)labelIndex；按從左至右、從上至下的順序掃描bitmap，當(dāng)掃描到一個(gè)未被標(biāo)記的前景像素p時(shí)，labelIndex加1，并在labelmap中標(biāo)記p（相應(yīng)點(diǎn)的值賦為labelIndex），同時(shí)，掃描p的八鄰域點(diǎn)，若存在未被標(biāo)記的前景像素，則在labelmap中進(jìn)行標(biāo)記，并放入queue中，作為區(qū)域生長(zhǎng)的種子；當(dāng)queue不為空時(shí)，從queue中取出一個(gè)生長(zhǎng)種子點(diǎn)p1，掃描p1的八鄰域點(diǎn)，若存在未被標(biāo)記過的前景像素，則在labelmap中進(jìn)行標(biāo)記，并放入queue中；重復(fù)3直至queue為空，一個(gè)連通區(qū)標(biāo)記完成；轉(zhuǎn)到2，直至整幅圖像被掃描完畢，得到標(biāo)記矩陣labelmap和連通區(qū)的個(gè)數(shù)labelIndex。

該算法最壞情況下，將對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)都進(jìn)行一次八鄰域搜索，算法復(fù)雜度為O(n)。

typedef struct QNode{
 int data;
 struct QNode *next;
}QNode;

typedef struct Queue{
 struct QNode* first;
 struct QNode* last;
}Queue;

void PushQueue(Queue *queue, int data){
 QNode *p = NULL;
 p = (QNode*)malloc(sizeof(QNode));
 p->data = data;
 if(queue->first == NULL){
  queue->first = p;
  queue->last = p;
  p->next = NULL;
 }
 else{
  p->next = NULL;
  queue->last->next = p;
  queue->last = p;
 }
}

int PopQueue(Queue *queue){
 QNode *p = NULL;
 int data;
 if(queue->first == NULL){
  return -1;
 }
 p = queue->first;
 data = p->data;
 if(queue->first->next == NULL){
  queue->first = NULL;
  queue->last = NULL;
 }
 else{
  queue->first = p->next;
 }
 free(p);
 return data;
}

static int NeighborDirection[8][2] = {{0,1},{1,1},{1,0},{1,-1},{0,-1},{-1,-1},{-1,0},{-1,1}};

void SearchNeighbor(unsigned char *bitmap, int width, int height, int *labelmap, 
     int labelIndex, int pixelIndex, Queue *queue){
 int searchIndex, i, length;
 labelmap[pixelIndex] = labelIndex;
 length = width * height;
 for(i = 0;i < 8;i++){
  searchIndex = pixelIndex + NeighborDirection[i][0] * width + NeighborDirection[i][1];
  if(searchIndex > 0 && searchIndex < length && 
   bitmap[searchIndex] == 255 && labelmap[searchIndex] == 0){
   labelmap[searchIndex] = labelIndex;
   PushQueue(queue, searchIndex);
  }
 }
}

int ConnectedComponentLabeling(unsigned char *bitmap, int width, int height, int *labelmap){
 int cx, cy, index, popIndex, labelIndex = 0;
 Queue *queue = NULL;
 queue = (Queue*)malloc(sizeof(Queue));
 queue->first = NULL;
  queue->last = NULL;
 memset(labelmap, 0, width * height);
 for(cy = 1; cy < height - 1; cy++){
  for(cx = 1; cx < width - 1; cx++){
   index = cy * width + cx;
   if(bitmap[index] == 255 && labelmap[index] == 0){
    labelIndex++;
    SearchNeighbor(bitmap, width, height, labelmap, labelIndex, index, queue);

    popIndex = PopQueue(queue);
    while(popIndex > -1){
    SearchNeighbor(bitmap, width, height, labelmap, labelIndex, popIndex, queue);
     popIndex = PopQueue(queue);
    }
   }
  }
 }
 free(queue);
 return labelIndex;
}

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