OpenCV实战（五）——对象简单计数

 现在我们用OpenCV来计数图像当中的目标物体数目，针对各个物体之间没有粘连的情况：

#include
#include
#include
 
using namespace cv;
using namespace std;
 
int main( )
{
    Mat  src_img,gray_img, binary_img;
    src_img = imread("rise.png");
    if (src_img.empty()) 
    {
        printf("could not load the image...\n");
        return -1;
    }
    namedWindow("原图", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("原图", src_img);
    cvtColor(src_img, gray_img, COLOR_BGR2GRAY);   // 彩色图转化为灰度图
 
    // 将灰度图像进行二值分割
    threshold(gray_img, binary_img, 0, 255, THRESH_BINARY|THRESH_TRIANGLE);
    imshow("二值图", binary_img);
 
    // 形态学操作
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5,5), Point(-1, -1));     //获取矩形结构元
    erode(binary_img, binary_img, kernel, Point(-1, -1), 1);
    dilate(binary_img, binary_img, kernel, Point(-1, -1), 1);
    imshow("膨胀运算", binary_img);
 
 
    // 连通区域计数
    vector> contours;
    findContours(binary_img, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
 
    // draw result
    Mat markers = Mat::zeros(src_img.size(), CV_8UC3);
    RNG rng(12345);
    for (size_t t = 0; t < contours.size(); ++t) 
    {
        drawContours(markers, contours, static_cast(t), Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)),
            -1, 8, Mat());
    }
    printf("检测的结果（数目） : %d", contours.size());
    imshow("最终结果", markers);
 
    waitKey(0);
    return 0;
}
运行程序：

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作者：行歌er 
来源：CSDN 
原文：https://blog.csdn.net/weixin_41695564/article/details/80109560 
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