ラベリング（Labeling）または連結成分解析（Connected Component Analysis）は、画像処理における重要なアルゴリズムの一つです。このアルゴリズムは、画像内の異なる物体や領域を特定し、それぞれに一意のラベルを割り当てるために使用されます。

ラベリング・連結成分解析の基本的な手順は以下の通りです：

1. バイナリ画像の作成: ラベリング・連結成分解析は、通常、バイナリ画像（黒と白の2値画像）を入力として扱います。画像処理の前処理手法（閾値処理、エッジ検出など）を使用して、対象物体が白く、背景が黒くなるようなバイナリ画像を作成します。

2. 連結成分の検出: バイナリ画像内の連結成分（Connected Component）を検出します。連結成分とは、ピクセルが隣接し合っている領域の集合であり、通常は物体や領域を表現しています。ピクセルが隣接するとは、水平、垂直、または斜めのいずれかの方向で直接接していることを意味します。

3. ラベリング: 検出された連結成分に対して、それぞれ一意のラベルを割り当てます。一般的には、各連結成分に順番にラベルを付けていきます。ラベルは通常、整数の連番で表現されます。

4. 特徴の解析: ラベリングされた各連結成分に対して、さまざまな特徴や統計量（面積、位置、周囲長など）を計算することができます。これにより、各連結成分の特性を把握することができます。

ラベリング・連結成分解析は、画像セグメンテーションや物体検出などの画像処理タスクで広く使用されます。例えば、医療画像解析では腫瘍や細胞の検出に、監視カメラ画像では物体の追跡や移動物体の検出に利用されます。また、画像内の異なる領域の個数や形状などを分析するためにも使用されます。