opencv对手写数字进行无黏连切割

//src：待分割的二值图，最大值为255
//segMat：分割好的每个图片
//算法：判断连通域，有几个连通域就会分割成几个子图片
//用途：手写数字识别中进行无黏连数字的分割
void getConnectedDomain(cv::Mat &src, vector& segMat)//segMat为最终结果，存放分割好的每个数字  
{int img_row = src.rows;int img_col = src.cols;cv::Mat flag = cv::Mat::zeros(cv::Size(img_col, img_row), CV_8UC1);//标志矩阵，为0则当前像素点未访问过for (int i = 0; i < img_row; i++){for (int j = 0; j < img_col; j++){if (src.ptr(i)[j] == 255 && flag.ptr(i)[j] == 0){cv::Mat subMat = cv::Mat::zeros(cv::Size(img_col, img_row), CV_8UC1);//表明子图stack cd;cd.push(cv::Point2f(j, i));flag.ptr(i)[j] = 1;subMat.ptr(i)[j] = 255;while (!cd.empty()){cv::Point2f tmp = cd.top();cd.pop();cv::Point2f p[4];//邻域像素点，这里用的四邻域  p[0] = cv::Point2f(tmp.x - 1 > 0 ? tmp.x - 1 : 0, tmp.y);p[1] = cv::Point2f(tmp.x + 1 < img_col - 1 ? tmp.x + 1 : img_row - 1, tmp.y);p[2] = cv::Point2f(tmp.x, tmp.y - 1 > 0 ? tmp.y - 1 : 0);p[3] = cv::Point2f(tmp.x, tmp.y + 1 < img_row - 1 ? tmp.y + 1 : img_row - 1);for (int m = 0; m < 4; m++){int x = p[m].y;int y = p[m].x;if (src.ptr(x)[y] == 255 && flag.ptr(x)[y] == 0)//如果未访问，则入栈，并标记访问过该点  
                        {cd.push(p[m]);flag.ptr(x)[y] = 1;subMat.ptr(x)[y] = 255;}}}segMat.push_back(subMat);}}}
}

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