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Computes \"Connected Components\" using Tarjan s Union-Find algorithm the result is returned in the same buffer as gray_level image with values equal to the label of the component.
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VC通过ADO方式连接MSSQL，不需要空间支持的，但要初始化COM组件-VC connected via ADO MSSQL, no space support, but to initialize the COM component
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在人脸局部图像中定位嘴的中心。MATLAB环境代码，配有实验用图。具体步骤：对输入图像进行二值化处理-标注二值图像中的连通分量-找出最大的连通分量-计算最大联通分量中心。《精通Matlab数字图像处理与识别》-The face part image is positioned in the center of the mouth. MATLAB environment code, with experimental Fig. Specific steps: input image binariz
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a good implementation of connected component extracting in c++ for document analysis.
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c++图像连通域标记，附带详细注释，有需要的下，相信会有所帮助-c++ image connected component labeling, with detailed notes, there is need for the next, I believe will be helpful
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找出最大的连通分量（嘴）
当前最大连通分量的大小
当前最大连通分量的索引-The largest connected component of the current index size of the largest connected component of the current find the largest connected component (mouth)
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Kruskal 算法是一种按照图中边的权值递增的顺序构造最小生成树的方法。其基本思想是：设无向连通网为G＝（V，E），令G 的最小生成树为T，其初态为T＝（V，{}），即开始时，最小生成树T 由图G 中的n 个顶点构成，顶点之间没有一条边，这样T 中各顶点各自构成一个连通分量。然后，按照边的权值由小到大的顺序，考察G 的边集E 中的各条边。若被考察的边的两个顶点属于T 的两个不同的连通分量，则将此边作为最小生成树的边加入到T 中，同时把两个连通分量连接为一个连通分量；若被考察边的两个顶点属于同一
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本资源介绍了一种高效的基于二值图像的连通域标记的算法-The resource based on a two value image connected component labeling algorithm is efficient
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.c++连通区域标记算法2，功能和matlab 中的 bwlabel相似，用opencv 编写-.c++ connected component labeling algorithm 2, function and MATLAB similar to the bwlabel, prepared by opencv
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This matlab program will detect the largest connected component
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各种最小生成树算法 最短路径算法 邻接矩阵和邻接表的相互转化 求连通分量的算法-Interconversion of various minimum spanning tree algorithm shortest path algorithm adjacency matrix and adjacency list of requirements connected component algorithm
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图像的连通区域标记，会将面积较大的两个连通区域标记，在检测肾脏感兴趣区时效果显著。-Connected region labeled image will be larger two connected component labeling, in the detection of renal ROIs effect is remarkable.
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python实现无向图的广度优先搜索，以及寻找连通分量-The breadth first search of the graph in python, search for connected component (no direction)
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OpenCV_连通区域分析（Connected Component Analysis-Labeling）-（Connected Component Analysis-Labeling）
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使用种子法实现基于opencv和vs2013的连通区域标记-Realization and connected component labeling based opencv use vs2013 Seed Law
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二值图像的连通域分析，blob分析,用于定位连通域的位置，统计连通域的数量-Binary image connected component analysis, blob analysis
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连通区域标记，并且消除不需要的区域，非常有效的程序-Connected Component Labeling
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DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法，它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。-DBSCAN (Density based Spatial Clustering of Applications with Noise) Clustering algorithm, it is a kind of Based on
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A fast connected component labeling algorithm based on FPGA is presented for high speed image processing
on the condition that the images are continuous without horizontal blanking. Using run length code to optimize image
labeling, the labels’num
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Conection of tcp/ip using indy components with delphi 7
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