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這篇文章主要介紹“OpenCV如何根據面積篩選連通域”,在日常操作中,相信很多人在OpenCV如何根據面積篩選連通域問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”OpenCV如何根據面積篩選連通域”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!
//src為二值圖,minArea、maxArea為面積閾值,dest為結果圖像 void connectionAreaSelect(Mat src, int minArea, int maxArea, Mat &dest) { Mat labels, stats, centroids, img_color; //連通域計算 int nccomps = connectedComponentsWithStats( src, //二值圖像 labels, stats, centroids ); //去除過小區域,初始化顏色表 vector<Vec3b> colors(nccomps); colors[0] = Vec3b(0, 0, 0); // background pixels remain black. for (int i = 1; i < nccomps; i++) { colors[i] = Vec3b(rand() % 256, rand() % 256, rand() % 256); //面積閾值篩選 int holeArea = stats.at<int>(i, CC_STAT_AREA); if ((holeArea < minArea) || (holeArea > maxArea)) { colors[i] = Vec3b(0, 0, 0); } } //按照label值,對不同的連通域進行著色 img_color = Mat::zeros(src.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<Vec3b>(y, x) = colors[label]; } } //統計降噪后的連通區域 Mat grayImg; cvtColor(img_color, grayImg, COLOR_BGR2GRAY); threshold(grayImg, grayImg, 1, 255, THRESH_BINARY); dest = grayImg.clone(); labels.release(); stats.release(); centroids.release(); img_color.release(); grayImg.release(); }
到此,關于“OpenCV如何根據面積篩選連通域”的學習就結束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注億速云網站,小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!
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