这篇文章主要介绍“OpenCV如何根据面积筛选连通域”,在日常操作中,相信很多人在OpenCV如何根据面积筛选连通域问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”OpenCV如何根据面积筛选连通域”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
//src为二值图,minArea、maxArea为面积阈值,dest为结果图像
void connectionAreaSelect(Mat src, int minArea, int maxArea, Mat &dest)
{
Mat labels, stats, centroids, img_color;
//连通域计算
int nccomps = connectedComponentsWithStats(
src, //二值图像
labels,
stats,
centroids
);
//去除过小区域,初始化颜色表
vector<Vec3b> colors(nccomps);
colors[0] = Vec3b(0, 0, 0); // background pixels remain black.
for (int i = 1; i < nccomps; i++)
{
colors[i] = Vec3b(rand() % 256, rand() % 256, rand() % 256);
//面积阈值筛选
int holeArea = stats.at<int>(i, CC_STAT_AREA);
if ((holeArea < minArea) || (holeArea > maxArea))
{
colors[i] = Vec3b(0, 0, 0);
}
}
//按照label值,对不同的连通域进行着色
img_color = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);
for (int y = 0; y < img_color.rows; y++)
{
for (int x = 0; x < img_color.cols; x++)
{
int label = labels.at<int>(y, x);
CV_Assert(0 <= label && label <= nccomps);
img_color.at<Vec3b>(y, x) = colors[label];
}
}
//统计降噪后的连通区域
Mat grayImg;
cvtColor(img_color, grayImg, COLOR_BGR2GRAY);
threshold(grayImg, grayImg, 1, 255, THRESH_BINARY);
dest = grayImg.clone();
labels.release();
stats.release();
centroids.release();
img_color.release();
grayImg.release();
}
到此,关于“OpenCV如何根据面积筛选连通域”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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