基于MATLAB的谷物颗粒数量计数识别系统——玉米计数与图像预处理技术详解,基于matlab谷物颗粒数量计数识别系统 玉米计数 图像预处理有灰度化 滤波图像 二值化 形态学处理和连通域标记 无gui界面50r，有gui界面100r，需要gui请两份 注释全面， ,基于Matlab;谷物颗粒数量计数识别系统;玉米计数;图像预处理;灰度化;滤波图像;二值化;形态学处理;连通域标记;无GUI界面;有GUI界面。 关键词：Matlab;谷物颗粒计数;图像预处理;灰度化;滤波;二值化;形态学处理;连通域标记;无gui界面价格;有gui界面价格。,基于Matlab的玉米颗粒计数识别系统：图像预处理与两种界面选项

该文献主要是针对二值图像进行连通域标记算法，以及如何实现的代码

图像处理的算法，可以用递归的方法标记连通域，能快速实现二值图像的连通域标记。

连通域代码可以看看-二值图像连通域标记算法与代码_收藏.docx 给你们看看 赚积分

一、图像二值化 # 图片二值化 from PIL import Image img = Image.open('7.jpg') # 模式L”为灰色图像，它的每个像素用8个bit表示，0表示黑，255表示白，其他数字表示不同的灰度。 Img = img.convert('L') Img.save("test1.jpg") # 自定义灰度界限，大于这个值为黑色，小于这个值为白色 threshold = 200 table = [] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else:

基于标号回传的8邻域连通域标记算法，纯C语言编写，连通域标记定位，效果很好。

摘  要：针对高速图像目标实时识别和跟踪任务，需要利用系统中有限的硬件资源实现高速、准确的二值图像连通域标记，提出了一种适合FPGA实现的二值图像连通域标记快速算法。算法以快捷、有效的方式识别、并记录区域间复杂的连通关系。与传统的二值图像标记算法相比，该算法具有运算简单性、规则性和可扩展性的特点。利用FPGA实现该算法时，能够准确有效的识别出图像中复杂的连通关系，产生正确的标记结果。在100MHz工作时钟下，处理384×288像素的红外图像能够达到400帧／s以上的标记速度，足够满足实时目标识别系统的要求。　　关键词：二值图像；连通域标记；并行处理；FPGA Realization of a

BMP图像连通域标记函数（C语言） 在link_domain文件夹中main.c文件为主文件，里面通过自动编辑图像文件数据，然传入在label.c的函数中，通过相邻点的区域进行检测，进行连通域归类。

此程序通过检测二值画图像，将其中的图像连通域标记开来，为图像的区域分割提供了前提（注意，此程序存在bug，得到修正的部分在本人的第二个“基于Qt的二值话化图像。。。”）

针对高速图像目标实时识别和跟踪任务，需要利用系统中有限的硬件资源实现高速、准确的二值图像连通域标记，提出了一种适合FPGA实现的二值图像连通域标记快速算法。算法以快捷、有效的方式识别、并记录区域间复杂的连通关系。与传统的二值图像标记算法相比，该算法具有运算简单性、规则性和可扩展性的特点。利用FPGA实现该算法时，能够准确有效的识别出图像中复杂的连通关系，产生正确的标记结果。在100MHz工作时钟下，处理384×288像素的红外图像能够达到400帧／s以上的标记速度，足够满足实时目标识别系统的要求。