如何获得矩阵中由1个以上其他黑色像素连接的黑色像素的数量(计数或总和)？

要获得矩阵中由1个以上其他黑色像素连接的黑色像素的数量，可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）算法来解决。以下是一个基本的解决方案：

遍历整个矩阵，找到第一个黑色像素（假设为起始像素）。
使用DFS或BFS算法从起始像素开始搜索与其相连的所有黑色像素，并将其标记为已访问。
统计已访问的黑色像素数量。
重复步骤1-3，直到遍历完整个矩阵。

下面是一个示例代码（使用DFS算法）：

def count_connected_black_pixels(matrix):
    rows = len(matrix)
    cols = len(matrix[0])
    visited = [[False] * cols for _ in range(rows)]
    count = 0

    def dfs(row, col):
        if row < 0 or row >= rows or col < 0 or col >= cols:
            return
        if visited[row][col] or matrix[row][col] != 1:
            return
        visited[row][col] = True
        nonlocal count
        count += 1
        dfs(row - 1, col)  # 上
        dfs(row + 1, col)  # 下
        dfs(row, col - 1)  # 左
        dfs(row, col + 1)  # 右

    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            if not visited[i][j] and matrix[i][j] == 1:
                dfs(i, j)

    return count

这个算法的时间复杂度为O(rows * cols)，其中rows和cols分别是矩阵的行数和列数。

这个问题的应用场景包括图像处理、计算机视觉、图像识别等领域。在图像处理中，可以利用该算法来计算图像中的连通区域数量，从而进行图像分割、对象检测等操作。

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