浅谈OpenCV中的新函数connectedComponentsWithStats用法-6ren

浅谈OpenCV中的新函数connectedComponentsWithStats用法

转载作者：qq735679552 更新时间：2022-09-29 22:32:09

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主要内容：对比新旧函数，用于过滤原始图像中轮廓分析后较小的区域，留下较大区域.

关键字：connectedComponentsWithStats 。

在以前，常用的方法是”是先调用 cv::findContours() 函数（传入cv::RETR_CCOMP 标志），随后在得到的连通区域上循环调用 cv::drawContours() “ 。

比如，我在GOCVHelper中这样进行了实现。

 
    ? 
   
         / 
         / 
         寻找最大的轮廓 
        
         VP FindBigestContour(Mat src){  
        
         int 
         imax  
         = 
         0 
         ;  
         / 
         / 
         代表最大轮廓的序号 
        
         int 
         imaxcontour  
         = 
         - 
         1 
         ;  
         / 
         / 
         代表最大轮廓的大小 
        
         std::vector<std::vector<Point>>contours;  
        
         findContours(src,contours,CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); 
        
         for 
         ( 
         int 
         i 
         = 
         0 
         ;i<contours.size();i 
         + 
         + 
         ){ 
        
         int 
         itmp  
         = 
         contourArea(contours[i]); 
         / 
         / 
         这里采用的是轮廓大小 
        
         if 
         (imaxcontour < itmp ){ 
        
         imax  
         = 
         i; 
        
         imaxcontour  
         = 
         itmp; 
        
         } 
        
         } 
        
         return 
         contours[imax]; 
        
         } 
        
         / 
         / 
         寻找并绘制出彩色联通区域 
        
         vector<VP> connection2(Mat src,Mat& draw){  
        
         draw  
         = 
         Mat::zeros(src.rows,src.cols,CV_8UC3); 
        
         vector<VP>contours;  
        
         findContours(src.clone(),contours,CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); 
        
         / 
         / 
         由于给大的区域着色会覆盖小的区域，所以首先进行排序操作 
        
         / 
         / 
         冒泡排序，由小到大排序 
        
         VP vptmp; 
        
         for 
         ( 
         int 
         i 
         = 
         1 
         ;i<contours.size();i 
         + 
         + 
         ){ 
        
         for 
         ( 
         int 
         j 
         = 
         contours.size() 
         - 
         1 
         ;j> 
         = 
         i;j 
         - 
         - 
         ){ 
        
         if 
         (contourArea(contours[j]) < contourArea(contours[j 
         - 
         1 
         ])) 
        
         { 
        
         vptmp  
         = 
         contours[j 
         - 
         1 
         ]; 
        
         contours[j 
         - 
         1 
         ]  
         = 
         contours[j]; 
        
         contours[j]  
         = 
         vptmp; 
        
         } 
        
         } 
        
         }

在OpenCV3中有了新的专门的函数 cv::connectedComponents() 和函数 cv::connectedComponentsWithStats() 。

定义:

 
    ? 
   
 
     
       
       
         int 
         cv::connectedComponents ( 
        
 
           
         cv::InputArrayn image,     
         / 
         / 
         input 
         8 
         - 
         bit single 
         - 
         channel (binary) 
        
 
           
         cv::OutputArray labels,     
         / 
         / 
         output label  
         map 
        
 
           
         int    
         connectivity  
         = 
         8 
         ,   
         / 
         / 
         4 
         - 
         or 
         8 
         - 
         connected components 
        
 
           
         int    
         ltype   
         = 
         CV_32S  
         / 
         / 
         Output label  
         type 
         (CV_32S  
         or 
         CV_16U) 
        
 
           
         ); 
        
 
         int 
         cv::connectedComponentsWithStats ( 
        
 
           
         cv::InputArrayn image,     
         / 
         / 
         input 
         8 
         - 
         bit single 
         - 
         channel (binary) 
        
 
           
         cv::OutputArray labels,     
         / 
         / 
         output label  
         map 
        
 
           
         cv::OutputArray stats,     
         / 
         / 
         Nx5 matrix (CV_32S) of statistics: 
        
 
                         
         / 
         / 
         [x0, y0, width0, height0, area0; 
        
 
                         
         / 
         / 
         ... ; x(N 
         - 
         1 
         ), y(N 
         - 
         1 
         ), width(N 
         - 
         1 
         ), 
        
 
                         
         / 
         / 
         height(N 
         - 
         1 
         ), area(N 
         - 
         1 
         )] 
        
 
           
         cv::OutputArray centroids,    
         / 
         / 
         Nx2 CV_64F matrix of centroids: 
        
 
                         
         / 
         / 
         [ cx0, cy0; ... ; cx(N 
         - 
         1 
         ), cy(N 
         - 
         1 
         )] 
        
 
           
         int    
         connectivity  
         = 
         8 
         ,   
         / 
         / 
         4 
         - 
         or 
         8 
         - 
         connected components 
        
 
           
         int    
         ltype   
         = 
         CV_32S  
         / 
         / 
         Output label  
         type 
         (CV_32S  
         or 
         CV_16U) 
        
 
           
         ); 
        
 
     
 
   

其中，新出现的参数。

stats：长这样。

浅谈OpenCV中的新函数connectedComponentsWithStats用法

分别对应各个轮廓的x,y,width,height和面积。注意0的区域标识的是background 。

而centroids则对应的是中心点。

而label则对应于表示是当前像素是第几个轮廓。

例子:

对于图像。

浅谈OpenCV中的新函数connectedComponentsWithStats用法

 
    ? 
   
 
     
       
       
         Mat img  
         = 
         cv::imread(  
         "e:/sandbox/rect.png" 
         , 
         0 
         );  
        
 
           
         cv::Mat img_edge, labels, img_color, stats,centroids; 
        
 
           
         cv::threshold(img, img_edge,  
         128 
         ,  
         255 
         , cv::THRESH_BINARY); 
        
 
           
         bitwise_not(img_edge,img_edge); 
        
 
           
         cv::imshow( 
         "Image after threshold" 
         , img_edge); 
        
 
           
         int 
         i, nccomps  
         = 
         cv::connectedComponentsWithStats ( 
        
 
            
         img_edge, labels, 
        
 
            
         stats, centroids 
        
 
            
         ); 
        
 
           
         cout <<  
         "Total Connected Components Detected: " 
         << nccomps << endl; 
        
 
           
         vector<cv::Vec3b> colors(nccomps 
         + 
         1 
         ); 
        
 
           
         colors[ 
         0 
         ]  
         = 
         Vec3b( 
         0 
         , 
         0 
         , 
         0 
         );  
         / 
         / 
         background pixels remain black. 
        
 
           
         for 
         ( i  
         = 
         1 
         ; i < nccomps; i 
         + 
         + 
         ) { 
        
 
            
         colors[i]  
         = 
         Vec3b(rand() 
         % 
         256 
         , rand() 
         % 
         256 
         , rand() 
         % 
         256 
         ); 
        
 
            
         if 
         ( stats.at< 
         int 
         >(i, cv::CC_STAT_AREA) <  
         200 
         ) 
        
 
             
         colors[i]  
         = 
         Vec3b( 
         0 
         , 
         0 
         , 
         0 
         );  
         / 
         / 
         small regions are painted with black too. 
        
 
           
         } 
        
 
           
         img_color  
         = 
         Mat::zeros(img.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<cv::Vec3b>(y, x)  
         = 
         colors[label]; 
        
 
            
         } 
        
 
           
         cv::imshow( 
         "Labeled map" 
         , img_color); 
        
 
           
         cv::waitKey(); 
        
 
     
 
   

注意:

1、对于OpenCV来说，白色代表有数据，黑色代表没有数据，所以图像输入之前要转换成”黑底白图“ 。

2、看labels 和 stats,其中第1 2 6 个的面积小于200 。

浅谈OpenCV中的新函数connectedComponentsWithStats用法

而labels中。

浅谈OpenCV中的新函数connectedComponentsWithStats用法

完全对的上号,结果为。

浅谈OpenCV中的新函数connectedComponentsWithStats用法

以上这篇浅谈OpenCV中的新函数connectedComponentsWithStats用法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.

原文链接：https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7439655.html 。

最后此篇关于浅谈OpenCV中的新函数connectedComponentsWithStats用法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于浅谈OpenCV中的新函数connectedComponentsWithStats用法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！。

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