2、用 opencv 将图片读入 image = cv2.imread('test1.tif') # 将上述的10*10图片存为test.tif的图片 img = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转灰度 retval, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(img, connectivity=8) 返回 retval #retval = 3 >>> 3 stats #我们看...
在这个示例中,我们首先读取了一张灰度图像,然后对其进行了二值化处理。接着,我们使用cv2.connectedComponentsWithStats函数对二值图像进行了连通域分析,并输出了连通域的数量、标签、统计信息和质心。最后,我们将每个连通域用不同的标签值进行了可视化。 5. cv2.connectedComponentsWithStats函数返回值的内容和含义 ...
使用cv2.connectedComponentsWithStats时出现噪音 、、、 当我尝试使用connectedComponentsWithStats时,我得到了很多标签,但它们都很嘈杂,就像下面这个例子: ?这是我的代码中提取字母的部分: def ExtractLetters(img): nlabel, labels,stats,centroids = cv2255 cv2.imshow("test", img) cv2.waitKey() 你知 浏...
dilated = cv2.dilate(thre,kernel) #_, labels = cv2.connectedComponents(thre) img_ = np.array(thre.copy(), dtype=np.int8) connectivity = 8 # 连通组件 num_labels, labels, status, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(img_, connectivity, cv2.CV_8U) # labels就是由连通区域编号组成的...
(src,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) # You need to choose 4 or 8 for connectivity type connectivity = 4 # Perform the operation output = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh, connectivity, cv2.CV_32S) # Get the results # The first cell is the number of labels num_labels =...
import cv2 # 读取图像并转换为二值图像 image = cv2.imread('image.png', 0) ret, binary = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 连通组件分析 num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(binary, connectivity=8) # 按照面积大小进行排序 sorted_indices...
RUN pip install --no-cache-dir numpy==1.22.0 opencv-python==4.5.5.62 RUN echo "import cv2" > main.py RUN echo "import numpy as np" >> main.py RUN echo "img = np.zeros((240, 320, 1), np.uint8)" >> main.py RUN echo "cv2.connectedComponentsWithStats(img, connectivity=4)" ...
1806 python--openCV--图像处理 2019-12-20 16:03 −安装 pip3 install opencv-python 图像处理: import cv2 #导入opencv库 import numpy as np img = cv2.imread("ma.jpg") #读取一张图片,地址不能带中文 """... 天子骄龙 0 4169 opencv ...
具体来说,我们将重点介绍 OpenCV 最常用的连接组件标记功能cv2.connectedComponentsWithStats. 连通分量标记(也称为连通分量分析、blob 提取或区域标记)是图论的一种算法应用,用于确定二进制图像中“blob”状区域的连通性。 我们经常在使用等值线的相同情况下使用连通分量分析;但是,连接组件标记通常可以让我们对二进制...
他们沉浸在实验室，也穿梭在菜市场、游荡在马路边。 噪音是他们的猎物，被狙击、捕获、并销毁。 高超...