测量多少个连续的像素块

我在image processing问题（更精确的图像分割）上使用Genetic Algorithms (GA)。在这种情况下，individual表示像素块（即，一组像素坐标）。我需要鼓励拥有contiguous像素的个人。测量多少个连续的像素块

为了鼓励像素的连续的块：

的的个体需要“contiguousness”在fitness function被认为鼓励individuals具有邻近像素（最佳拟合）。因此，在进化过程中，一组坐标（即个体）的连续性将影响该个体的适应性。

我面临的问题是如何衡量一组像素坐标的这一功能（有多少contiguous）（X，Y）？

如下面的图像示出的，单独的（设置在黑色像素的）上的右显然比在左侧的个体“连续的”（并因此钳工）：

来源

2016-07-13 h4k1m

一个说明性的例子会对此有所帮助。目前，我怀疑你会得到任何实质性回应。另外，当你没有提出编程问题时，请不要用语言来标记它。 – Prune

@Prune我编辑了这个问题，你还有什么建议添加以重新打开它？ – h4k1m

我建议你加入更多关于你认为是什么定义一个群体的讨论，以及什么会影响连续性（我相信这就是你需要的词）。例如，考虑钻石中的一组正方形...让我们使用象棋/战列舰符号... a2，b3，b1，c2 - 与a2，c1，c1，d2处的弧相比较。哪个更连续？一个像素距离一个集群的中心还有多远，仍然是该集群的一部分？群集的邻接是否影响该范围？什么是“重力”方程，决定三个竞争集群中的哪一个（或者哪一个）声称它们之间有一个像素？ – Prune

我想我明白你在问什么，我的建议是计算你的像素之间共享的“墙壁”的数量：

我认为从左到右，个体的连续性会下降。

计算墙的数量并不难，但是在我这里实现它的方式可能会很慢。

import random 

width = 5 
height = 5 
image = [[0 for x in range(width)] for y in range(height)] 

num_pts_in_individual = 4 

#I realize this may give replicate points 
individual = [[int(random.uniform(0,height)),int(random.uniform(0,width))] for x in range(num_pts_in_individual)] 

#Fill up the image 
for point in individual: 
    image[point[0]][point[1]] = 1 

#Print out the image 
for row in image: 
    print row 


def count_shared_walls(image): 
    num_shared = 0 
    height = len(image) 
    width = len(image[0]) 
    for h in range(height): 
     for w in range(width): 
      if image[h][w] == 1: 
       if h > 0 and image[h-1][w] == 1: 
        num_shared += 1 
       if w > 0 and image[h][w-1] == 1: 
        num_shared += 1 
       if h < height-1 and image[h+1][w] == 1: 
        num_shared += 1 
       if w < width-1 and image[h][w+1] == 1: 
        num_shared += 1 
    return num_shared 

shared_walls = count_shared_walls(image) 
print shared_walls

共享墙的不同图像，并计数：

[0, 0, 0, 0, 0] 
[0, 1, 0, 0, 0] 
[0, 0, 0, 0, 0] 
[1, 0, 0, 1, 1] 
[0, 0, 0, 0, 0] 
2 


[1, 0, 0, 0, 0] 
[0, 0, 0, 1, 0] 
[0, 0, 0, 0, 0] 
[0, 0, 0, 0, 0] 
[1, 0, 1, 0, 0] 
0 

[0, 0, 0, 1, 1] 
[0, 0, 0, 1, 0] 
[0, 0, 0, 0, 0] 
[0, 0, 0, 0, 0] 
[1, 0, 0, 0, 0] 
4

一个与这个主要问题是，如果在像素位置发生变化，这并不能改变共享壁的数目，也不会影响比分。也许你所描述的距离方法和共享墙方法的组合是最好的。

来源

2016-07-13 23:18:35 mitoRibo

您可以将共享墙壁置于不同的颜色（我可以在第一张图像上看到只有4个墙壁）。 – h4k1m

对不起，我只是重复计算每一面墙，因为它更易于编写代码（只需除以2给出的每个计数）。我认为，像这样计算的墙壁将有助于区分半聚集和紧密聚集的个体，但如果事情很遥远就不会有太大的帮助。 – mitoRibo

测量多少个连续的像素块

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