請問各位大大~
由上圖可以看到有5個不同深淺的灰色區塊~
小弟想把這5個區塊內的資訊讀出來~
並且可以將它顯示出第一塊灰階平均值為...
第二塊灰階平均值為...
請各位大大指導~!!

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可以把你的CODE POST上來讓前輩們看看問題在哪邊 ^_^

這是我目前參考改寫的標籤化程式~
主要是針對原本二值化影像白色部份做標籤化~
皆下來該怎麼做呢?
請各位大大指導~!!
[code cpp]
int count=0;
int Connect(Graphics::TBitmap * BMP, int x, int y)
{
count ;
BMP->Canvas->Pixels[x][y] = clBlack;
// 判斷 (x 1,y)
if(BMP->Canvas->Pixels[x 1][y] == clWhite)
{
Connect(BMP, x 1, y);
}
// 判斷(x 1, y - 1)
if(BMP->Canvas->Pixels[x 1][y - 1] == clWhite)
{
Connect(BMP, x 1, y - 1);
}
// 判斷 (x,y-1)
if(BMP->Canvas->Pixels[x][y - 1] == clWhite)
{
Connect(BMP, x , y - 1);
}
// 判斷 (x-1,y-1)
if(BMP->Canvas->Pixels[x-1][y - 1] == clWhite)
{
Connect(BMP, x-1, y - 1);
}
// 判斷 (x-1,y)
if(BMP->Canvas->Pixels[x-1][y] == clWhite)
{
Connect(BMP, x-1, y);
}
// 判斷 (x-1,y 1)
if(BMP->Canvas->Pixels[x - 1][y 1] == clWhite)
{
Connect(BMP, x - 1, y 1);
}
// 判斷 (x,y 1)
if(BMP->Canvas->Pixels[x][y 1] == clWhite)
{
Connect(BMP, x, y 1);
}
// 判斷 (x 1,y 1)
if(BMP->Canvas->Pixels[x 1][y 1] == clWhite)
{
Connect(BMP, x 1, y 1);
}
return (count);
}[/code]
void __fastcall TMain::Button6Click(TObject *Sender)
{
Memo1->Clear();
int c = 0;
Graphics::TBitmap *BMP = new Graphics::TBitmap();
Byte *ptr=NULL;
BMP->Assign(Image3->Picture->Bitmap);
for(int y = 0; y < BMP->Height; y )
{
ptr = (Byte *) BMP->ScanLine[y];
for(int x = 0; x < BMP->Width; x )
{
if(ptr[x * 3] == 255)
{
int cx= Connect(BMP, x, y);
//Memo1->Lines->Add(cx); //顯示每次計算的結果(物件所佔的像素數)
count=0; //歸0用
if (cx>2) // 像素>2才計算
{
c =1; //計算物件各數 (可用像素數cx來限制是否累計)
Memo1->Lines->Add("第 " (String)c " 個區域 , 共有 " (String)cx " Pixel"); //顯示每次計算的結果(物件所佔的像素數)
//break;
Image3->Canvas->TextOut(x-20,y-8,c);
Image4->Canvas->TextOut(x-20,y-8,c);
}
}
}
}
//ShowMessage(AnsiString("共有") c AnsiString("區域！"));
delete BMP;
}

METHOD1:
建議採用flooding的概念，每一個區塊有相同的灰階，可以採用堆疊方式取找出相同的灰階區塊，
程式技巧需要參考影像處理，
METHOD2:
一般採用Labeling的技巧是用於二值影像，但若要找出每一個不同的
區塊則再加上灰階的判斷應有機會，不過要看你的題目為何，再判斷採用何種方式較妥。
若每一種區塊顏色可以知道
(1) 搜尋灰階為A的點至另一BUFFER且令為0XFF，則為BUFFER一張二值影像
(2) 搜尋灰階為B的點至另一BUFFER且令為0XFF，則為BUFFER一張二值影像

重覆上述部驟，及可FIND all blocks

結論：
方法是很多，目前不知道你的目的為何，以上請參考!

===================引 用 hym628 文 章===================
METHOD1:
建議採用flooding的概念，每一個區塊有相同的灰階，可以採用堆疊方式取找出相同的灰階區塊，
程式技巧需要參考影像處理，
METHOD2:
一般採用Labeling的技巧是用於二值影像，但若要找出每一個不同的
區塊則再加上灰階的判斷應有機會，不過要看你的題目為何，再判斷採用何種方式較妥。
若每一種區塊顏色可以知道
(1) 搜尋灰階為A的點至另一BUFFER且令為0XFF，則為BUFFER一張二值影像
(2) 搜尋灰階為B的點至另一BUFFER且令為0XFF，則為BUFFER一張二值影像

重覆上述部驟，及可FIND all blocks

結論：
方法是很多，目前不知道你的目的為何，以上請參考!

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這位大大您好:
小弟這個最主要的目的是要算出每個不同區塊內的影像特徵值~
例如~灰階平均值~
而目前主要遇到的瓶頸是~不知如何把每個區塊內灰階的資訊取出來運算~
目前程式只完成可以判斷有幾個區塊~
皆下來的程式不知如何撰寫~
請大大指導~!!

請問一下你是否可已定義出每一個區塊?

===================引 用 hym628 文 章===================
請問一下你是否可已定義出每一個區塊?
請問大大定義出每一個區塊的意思為河?

一般而言，相同的灰階值連成一片，稱為一個區塊，只要你定義出區塊的圖素，要計算相關資訊是簡單的

灰階影像 區域1的MASK(BINARY IMAGE)-->可求區域1的相關訊

灰階影像 區域2的MASK-->可求區域2的相關訊

灰階影像 區域3的MASK-->可求區域3的相關訊
:
:
以上請參考


基本影影處理
灰階影像 (Bitwise AND) Mask Image = ? 請思考(suggest use the MATLAB to define run this case, You can find something...)

===================引 用 hym628 文 章===================
一般而言，相同的灰階值連成一片，稱為一個區塊，只要你定義出區塊的圖素，要計算相關資訊是簡單的

灰階影像 區域1的MASK(BINARY IMAGE)-->可求區域1的相關訊

灰階影像 區域2的MASK-->可求區域2的相關訊

灰階影像 區域3的MASK-->可求區域3的相關訊
:
:
以上請參考


基本影影處理
灰階影像 (Bitwise AND) Mask Image = ? 請思考(suggest use the MATLAB to define run this case, You can find something...)

這位大大~
是否可以請你說一下程式大概要怎麼寫~
目前我的程式已經可以利用如你所說~
一張二值化影像外加一張灰階影像~
利用影像相加原理將灰階值取待原先二值化白色部份~
接著下一步如何進行呢~!
請大大您敎敎我吧~感激不近~!!

因為兩張影像是一樣大小，因此必需判斷MASK影像的值為0XFF才將灰階影像取出進行計算
以下是虛擬碼

unsigned char* pMaskImage;
unsigned char* pGrayImage;

double sumpixel;

sumpixel = 0.0;
for(i=0; i< iWidth * iHeight; i )
{
if(pMaskImage[i] == 0xFF)
{
}
}

因為兩張影像是一樣大小，因此必需判斷MASK影像的值為0XFF才將灰階影像取出進行計算
以下是虛擬碼

unsigned char* pMaskImage; //必須指向Mask MaskImage 的image buffer, 不同的image buffer取法不同，所以此處請自己思考
unsigned char* pGrayImage; //必須指向Gray MaskImage 的image buffer

int iTotalCount;

double sumpixel;

sumpixel = 0.0;
iTotalCount = 0;
for(i=0; i< iWidth * iHeight; i )
{
if(pMaskImage[i] == 0xFF)
{
sumpixel = pGrayImage[i];
iTotalCount ;
}
}

if(iTotalCount != 0)
sumpixel = sumpixel / iTotalcount;
else
sumpixel = 0.0;

以上是求其中一個灰區塊的平均灰階值，標準差就請自己coding，一般我的開發環境是BCB MIL32

我想若能Coding出來，則Mask Image視為Segmentation的第一步，

一般我們做Machine Vision or Image Processing的第一步大多會想辦法尋找segmentation的方法

希望本主題的討論中你有所獲