ĐÚng là Connected Component Labelling giúp ta phân biệt được vật trong vật, có thể cả nhiều vật lồng nhau. Tuy nhiên, mục đích của bạn imaging chỉ là tính diện tích của vật lớn mà thôi bao gồm cả các vật bên trong nữa). Như vậy, nếu làm theo phương pháp Connected Component Labelling, sau khi labelled các object xong, bạn phải cộng tất cả lại mới có vật lớn. Ví dụ như có 1 vật hình vuông màu trắng, bên trong là hình tròn màu đen. Connected Component Labelling sẽ cho ra 2 vật là hình vuông rỗng và hình tròn, trong khi ta chỉ cần tính diện tính của cả hình vuông lớn bên ngoài (đó mới là object cần tính). Có nghĩa là ta phải cộng cả 2 vật mà Connected Component Labelling xác định được, như vậy hơi tốn chút công sức
.
(Đang làm cái assignment Neural network mai nộp - sẽ bàn tiếp
)