目录
1.介绍连通域分割
2.像素领域介绍
3.两遍法分割连通域
4.连通域分割函数
连通域分割是一种图像处理技术,用于将图像中的相邻像素组成的区域划分为不同的连通域。这些像素具有相似的特性,如相近的灰度值或颜色。连通域分割可以用于物体检测、图像分割、目标跟踪等应用。
在连通域分割中,常用的领域关系有四领域和八领域。
1,第一遍扫描:
a. 从上往下,从左往右遍历图像的每个像素,检查其是否属于前景像素(包括目标物体)。如果是前景像素,则进行以下操作:
检查其上方和左方的像素
(1) 如果都是前景像素, 则取两者中像素的标签的最小值作为当前像素的标签。
(2)如果只有一个是前景像素,则将当前像素标记为该前景像素的标签。
(3) 如果两个方向都没有前景像素,则将当前像素标记为新的数字标签。(数字标签 从1开始,然后不断+1递增)
第一遍扫描的结果:
2.第二遍扫描:
a. 将同一连通区域内的不同相邻标签合并,取标签的最小值,使每个连通域只有一个标签。
第二遍扫描结果:
4.1只分割连通域的函数 connectedComponents()
int cv::connectedComponents ( InputArray image,
OutputArray labels,
int connectivity =8,
int ltype = CV_32S
)
示例代码:
void connect_f(Mat image){
Mat rice,riceBW;
//将图像转成二值图像,用于统计连通域
cvtColor(image,rice,COLOR_BGR2GRAY);
threshold(rice,riceBW,50,255,THRESH_BINARY);
//生成随机颜色,用于区分不同连通域
RNG rng(10086);
Mat out;
int number= connectedComponents(riceBW,out,8,CV_16U);//统计图像中连通域的个数
vector colors;
for(int i=0;i(row,col);
if(label==0){//背景的黑色不改变
continue;
}
result.at(row,col)=colors[label];
}
}
//显示结果
imwrite("/sdcard/DCIM/result.png",result);
}
4.2分割并统计连通域信息的函数connectedComponentsWithStats()
int cv::connectedComponentsWithStats ( InputArray image,
OutputArray labels,
OutputArray stats,
OutputArray centroids,
int connectivity =8,
int ltype = CV_32S
)
示例代码:
//统计连通域信息
void connectedComponentsWithStats_f(Mat image){
Mat rice,riceBW;
//将图像转成二值图像,用于统计连通域
cvtColor(image,rice,COLOR_BGR2GRAY);
threshold(rice,riceBW,50,255,THRESH_BINARY);
Mat stats,centroids,out;
int number= connectedComponentsWithStats(riceBW,out,stats,centroids,8,CV_16U);
vector colors;
RNG rng(10086);
for(int i=0;i(i,0);
int center_y=centroids.at(i,1);
//矩形边框
int x=stats.at(i,CC_STAT_LEFT);
int y=stats.at(i,CC_STAT_TOP);
int w=stats.at(i,CC_STAT_WIDTH);
int h=stats.at(i,CC_STAT_HEIGHT);
int area=stats.at(i,CC_STAT_AREA);
//中心位置绘制
circle(image,Point(center_x,center_y),2,Scalar(0,255,0),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_SIMPLEX,0.5,Scalar(0,0,255),1);
ostringstream ss;
ss << "number:" <