MATLAB中的连通区域函数 bwlabel

来源：互联网发布：战舰世界石锤数据编辑：程序博客网时间：2024/04/30 00:01

最近做人脸检测的时候遇到了bwlabel函数，始终没理解，偶然一搜：

http://blog.163.com/zhuqibing2010@126/blog/static/14038650320101117361778/

L = bwlabel(BW,n)

bwlabel函数: Label connected components in 2-D binary image，处理的对象是二值图。

返回一个和BW大小相同的L矩阵，包含了标记了BW中每个连通区域的类别标签，这些标签的值为1、2、num（连通区域的个数）。n的值为4或8，表示是按4连通寻找区域，还是8连通寻找，默认为8。

四连通或八连通是图像处理里的基本感念：

8连通，是说一个像素，如果和其他像素在上、下、左、右、左上角、左下角、右上角或右下角连接着，则认为他们是联通的；

4连通，是指如果像素的位置在其他像素相邻的上、下、左或右，则认为他们是连接着的，连通的，在左上角、左下角、右上角或右下角连接，则不认为他们连通。

[L,num] = bwlabel(BW,n)，默认的n是8。其中L表示进行连通处理后的图像，num表示就是BW中连通区域的个数。
补充：我听说过16连通，这应该是在三维空间里的概念了吧。

举例说明：
>> BW = [1 1 1 0 0 0 0 0
1 1 1 0 1 1 0 0
1 1 1 0 1 1 0 0
1 1 1 0 0 0 1 0
1 1 1 0 0 0 1 0
1 1 1 0 0 0 1 0
1 1 1 0 0 1 1 0
1 1 1 0 0 0 0 0];

按4连通计算，方形的区域，和翻转的L形区域，有用是对角连接，不属于连通，所以分开标记，连通区域个数为3

L = bwlabel(BW,4)
结果如下：
L =
1 1 1 0 0 0 0 0
1 1 1 0 2 2 0 0
1 1 1 0 2 2 0 0
1 1 1 0 0 0 3 0
1 1 1 0 0 0 3 0
1 1 1 0 0 0 3 0
1 1 1 0 0 3 3 0
1 1 1 0 0 0 0 0

而8连通标记，它们是连通的：

>> [L num] = bwlabel(BW,8)
结果如下：
L =
1 1 1 0 0 0 0 0
1 1 1 0 2 2 0 0
1 1 1 0 2 2 0 0
1 1 1 0 0 0 2 0
1 1 1 0 0 0 2 0
1 1 1 0 0 0 2 0
1 1 1 0 0 2 2 0
1 1 1 0 0 0 0 0

num =
2

另外还有以下几个函数可以计算二值图像的连通区域：

bwlabeln,

bwconncomp，

事实上，bwconncomp取代了bwlabel和bwlabeln，因为它需要更少的内存和运算时间。

几个函数的使用