在python中实现区域增长，无需种子

import cv2

def region_growing(image, seed):
    # 创建一个空的标记图像，与原始图像大小相同
    height, width = image.shape[:2]
    segmented = np.zeros_like(image, dtype=np.uint8)
    
    # 定义种子点的颜色
    seed_color = image[seed[1], seed[0]]
    
    # 定义种子点的邻域像素的阈值范围
    threshold = 10
    
    # 创建一个队列，用于存储待处理的像素点
    queue = []
    queue.append(seed)
    
    # 区域增长算法的主循环
    while len(queue) > 0:
        # 从队列中取出一个像素点
        current_point = queue.pop(0)
        x, y = current_point
        
        # 判断当前像素点是否已经被标记过
        if segmented[y, x] == 0:
            # 判断当前像素点与种子点的颜色差是否在阈值范围内
            if abs(int(image[y, x]) - int(seed_color)) < threshold:
                # 将当前像素点标记为属于该区域
                segmented[y, x] = 255
                
                # 将当前像素点的邻域像素加入队列
                if x > 0:
                    queue.append((x - 1, y))
                if x < width - 1:
                    queue.append((x + 1, y))
                if y > 0:
                    queue.append((x, y - 1))
                if y < height - 1:
                    queue.append((x, y + 1))
    
    return segmented

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 选择种子点
seed = (100, 100)

# 调用区域增长函数
segmented_image = region_growing(image, seed)

# 显示结果
cv2.imshow('Segmented Image', segmented_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()