图像中的点数
Number of dots in an image
我有一张图片，上面散布着普通的点。这些点的大小相同并且是实心的（我可以读取颜色来确定一个点是否在里面）。找到确切点数的最有效算法是什么？
我想到了 Monte Carlo，但我不知道我应该使用足够多的随机点。有什么建议吗？
编辑：这是一张仅包含点的白色图像。
这是图像处理算法的好例子。
例如，使用 OpenCV 库，您可以利用下一个方法：
如果图像格式为彩色，将其转换为灰度（cvtColor）
使用颜色反转（cvThreshold THRESH_BINARY_INV）使图像二值化（纯黑白）以在黑色背景上制作白点
查找连通分量 (findContours) - 之后 contours.size 给出点数
如果你不想使用任何库，关键点是connected components labeling
为小点制作 CCL 的最简单方法 - 使用 Floodfill 算法。
对背景像素进行泛光填充，标记为 0。
扫描所有像素。当您遇到未标记的一个（在 X、Y 处）时，使用下一个标记值 K（1,2 等）开始新的洪水填充。
每次填充后 return 到下一个坐标 (X+1,Y) 并继续扫描。
最后一个K值就是点数
我有一张图片，上面散布着普通的点。这些点的大小相同并且是实心的（我可以读取颜色来确定一个点是否在里面）。找到确切点数的最有效算法是什么？ 我想到了 Monte Carlo，但我不知道我应该使用足够多的随机点。有什么建议吗？ 编辑：这是一张仅包含点的白色图像。
这是图像处理算法的好例子。 例如，使用 OpenCV 库，您可以利用下一个方法：
如果图像格式为彩色，将其转换为灰度（cvtColor）
使用颜色反转（cvThreshold THRESH_BINARY_INV）使图像二值化（纯黑白）以在黑色背景上制作白点
查找连通分量 (findContours) - 之后 contours.size 给出点数
如果你不想使用任何库，关键点是connected components labeling
为小点制作 CCL 的最简单方法 - 使用 Floodfill 算法。
对背景像素进行泛光填充，标记为 0。
扫描所有像素。当您遇到未标记的一个（在 X、Y 处）时，使用下一个标记值 K（1,2 等）开始新的洪水填充。
每次填充后 return 到下一个坐标 (X+1,Y) 并继续扫描。
最后一个K值就是点数