Записки разработчика

Понравился алгоритм для решения этой задачи, активно используется стек так что он эффективен на не больших данных, либо на не больших связных поверхностях. Типичным способом решения этой задачи это поиск в глубину. Ниже исходник для выделения однотонных объектов на изображении.

class Program
 {
 static void Main(string[] args)
 {
 if (args.Length < 0)
 {
 Console.WriteLine("[*] Input image path");
 return;
 }
 GLOBAL_DATA.Image2Recog = (Bitmap)Bitmap.FromFile(args[0]);
 GLOBAL_DATA.Width = GLOBAL_DATA.Image2Recog.Width-1;
 GLOBAL_DATA.Height = GLOBAL_DATA.Image2Recog.Height-1;
 SamePixelRecognition obj = new SamePixelRecognition();
 obj.FindSameLinkedPixels();
 Console.WriteLine("There is a {0} linked surface in image",GLOBAL_DATA.Count);
 Console.ReadKey();

 }
 }

class GLOBAL_DATA
 {
 public static Bitmap Image2Recog;
 public static int Count=0;
 public static int Width = 0;
 public static int Height = 0;
 public static Color White = Color.FromArgb(255, 255, 255, 255);
 }

class SamePixelRecognition
 {
 public void FindSameLinkedPixels()
 {
 for(int y = 0;y < GLOBAL_DATA.Height; y++)
 for (int x = 0; x < GLOBAL_DATA.Width; x++)
 {
 if (GLOBAL_DATA.Image2Recog.GetPixel(x, y) != GLOBAL_DATA.White)
 {
 Color tmp = GLOBAL_DATA.Image2Recog.GetPixel(x, y);
 RemovePixel(x, y);
 GLOBAL_DATA.Count++;
 }
 }
 }
 private void RemovePixel(int x, int y)
 {
 int[] wayX = {-1,0,1,0 };
 int[] wayY = {0,-1,0,1 };
 int tX;
 int tY;
 GLOBAL_DATA.Image2Recog.SetPixel(x, y, GLOBAL_DATA.White);

 for (int i = 0; i < wayX.Length; i++)
 {
 tX = wayX[i] + x;
 tY = wayY[i] + y;
 if (tX < 0 || tX > GLOBAL_DATA.Width || tY < 0 || tY > GLOBAL_DATA.Height)
 continue;
 if (GLOBAL_DATA.Image2Recog.GetPixel(tX, tY) != GLOBAL_DATA.White)
 this.RemovePixel(tX, tY);
 }
 }
 }

Используется как видите C#, алгоритм решает задачу, на поиск связанных пикселов т.е. тех, которые расположена рядом друг с другом.

Tagged Алгоритмы