使用OpenCV4.1对连通域的计数和面积计算

connectedComponentsWithStats函数的应用
上一篇文章讲了connectedComponebts函数的使用，该函数功能有限，无法进行计数和区域标记计算，但是OpenCV提供了一个函数可以对连通域进行计数和区域的面积计算，该函数为connectedComponentsWithStats。
首先看一下函数介绍

connectedComponentsWithStats(
							InputArray image,
							OutputArray labels,
							OUtputArray stats,
							OutputArray centroids,
							int connectivity = 8,
							int lType = CV_32S
							)

image：待标记不同连通域的单通道图像，数据类型必须为CV_8U
labels：标记不同连通域后的输出图像，与输入图像具有相同的尺寸
stats：不同连通域的统计信息矩阵，矩阵的数据类型为CV_32S。矩阵中第i行为标签为i的连通域的统计特征。
centroids：每个连通域的质心坐标，数据类型为CV_64F
connectivity：统计连通域时使用的邻域种类，4邻域或者8邻域
ltype：输出图像的数据类型，目前只支持CV_32S和CV_16U。
下面给出我的测试图像

下面是使用OpenCV4.1自带函数的计算代码

#include
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#include
#include
#include
#include
#include

using namespace std;
using namespace cv;

void calCountAndArea() {
	//system("color F1");
	Mat image = imread("11.png");
	if (image.empty()) {
		cout << "请确认图像路径是否正确!" << endl;
		return;
	}
	Mat imageGray,imageBW;
	cvtColor(image, imageGray, COLOR_BGR2GRAY);
	threshold(imageGray, imageBW, 55, 200, THRESH_BINARY);
	//时间作为随机种子防止重复
	RNG rng(time(NULL));
	Mat outImage, stats, centroids;
	int count = connectedComponentsWithStats(imageBW, outImage, stats, centroids, 8, CV_16U);
	vector<Vec3b> colors;
	for (int i = 0; i < count; i++) {
		Vec3b vec3 = Vec3b(rng.uniform(0, 256), rng.uniform(0, 256), rng.uniform(0, 256));
		colors.push_back(vec3);
	}
	Mat dst = Mat::zeros(imageGray.size(), imageGray.type());
	int width = dst.cols;
	int height = dst.rows;
	for (int i = 1; i < count; i++) {
		//找到连通域的质心
		int center_x = centroids.at<double>(i, 0);
		int center_y = centroids.at<double>(i, 1);

		//矩形的点和边
		int x = stats.at<int>(i, CC_STAT_LEFT);
		int y = stats.at<int>(i, CC_STAT_TOP);
		int w = stats.at<int>(i, CC_STAT_WIDTH);
		int h = stats.at<int>(i, CC_STAT_HEIGHT);
		int area = stats.at<int>(i, CC_STAT_AREA);

		//绘制中心点
		circle(image, Point(center_x, center_y), 2, Scalar(0, 255, 122), 2, 8, 0);
		//外接矩形
		Rect rect(x, y, w, h);
		rectangle(image, rect, colors[i], 1, 8, 0);
		//putText(image, format("%d", i), Point(center_x, center_y), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.5, Scalar(0, 0, 255), 1);
		cout << "count:" << i << "  area:" << area << endl;
	}
	imshow("org", image);
	namedWindow("org", 0);
	waitKey(0);
}
int main(){
	calCountAndArea();
}

实验的结果如图