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典当 网站,广告类的网站,免费自动生成小程序,南昌公司建设网站费用目录 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 1.介绍连通域分割 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…

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


1.介绍连通域分割

       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。

2.像素领域介绍

         在连通域分割中,常用的领域关系有四领域和八领域。

  • 四领域表示一个像素与其上下左右四个相邻像素连接。
  • 八领域表示一个像素与其上、下、左、右、左上、右上、左下、右下八个相邻像素连接。

3.两遍法分割连通域

(橙色区域为目标物体,即前景像素)

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.连通域分割函数

 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

  • image:待标记不同连通域的图像单通道,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。
  • connectivity:标记连通域时使用的邻域种类,4表示4-邻域,8表示8-邻域,默认参数为8。
  • ltype:输出图像的数据类型,目前支持CV 32S和CV 16U两种数据类型,默认参数为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<Vec4b> colors;for(int i=0;i<number;i++){//使用均匀分布的随机数确定颜色Vec4b vec4=Vec4b(rng.uniform(0,256),rng.uniform(0,256),rng.uniform(0,256),rng.uniform(0,256));colors.push_back(vec4);}//以不同颜色标记出不同的连通域Mat result=Mat::zeros(rice.size(),image.type());int w=result.cols;int h=result.rows;for(int row=0;row<h;row++){for(int col=0;col<w;col++){int label=out.at<uint16_t>(row,col);if(label==0){//背景的黑色不改变continue;}result.at<Vec4b>(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

)

  • image:待标记不同连通域的图像单通道,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。阵中第i行是标签为i的连通域的统计特性。
  • centroids:每个连通域的质心坐标,数据类型为CV 64F。
  • connectivity:标记连通域时使用的邻域种类,4表示4-邻域,8表示8-邻域,默认参数值为8。
  • ltype: 输出图像的数据类型,目前只支持CV 32S和CV 16U这两种数据类型,默认参数值为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<Vec4b> colors;RNG rng(10086);for(int i=0;i<number;i++){//使用均匀分别的随机数确定颜色Vec4b vec4=Vec4b(rng.uniform(0,256),rng.uniform(0,256),rng.uniform(0,256),rng.uniform(0,256));colors.push_back(vec4);}//以不同颜色标记出不同的连通域for(int i=1;i<number;i++){//中心位置int center_x=centroids.at<double>(i,0);int center_y=centroids.at<double>(i,1);//矩形边框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);//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:" <<i<<",area:"<<area<< std::endl;}//显示结果imwrite("/sdcard/DCIM/image_Markers.png",image);
}

http://www.shuangfujiaoyu.com/news/62479.html

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