一、连通区域概要 连通区域(Connected Component)一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域,连通区域分析是指将图像中的各个连通区域找出并标记。连通区域分析是一种在CV和图像分析处理的众多应用领域中较为常用和基本的方法。 例如: OCR识别中字符分割提取(车牌识别、文本识别、字幕识别等)、...
1.连通区域标记算法 连接区域标记算法(connected component labeling algorithm)是图像分析中最常用的算法之一,输入要求是一张二值(黑白)图像,属于同一连通区域的非零像素都是同一定值,算法的实质是扫描一幅图像的每个像素,由具有相同像素值的相邻像素组成像素集合一个连通区域,对于找到的每个连通区域,我们赋予其一个唯一...
运行结果对比 - 可以发现白色区域没有粘连,成功分割! 希望OpenCV迟早有一天可以支持这种分级的区域联通组件扫描算法。
我觉得你可以用opencv的hough圆变换来实现，当然也可以通过cvfiteclispe这个函数可以返回椭圆的圆心坐标和长短轴。半径可以通过拟合来实现。代码可以是这样：CvBox2D bod = cvFitEllipse2(ptset);ptset是点集
连通性--描述区域和边界的重要概念,两个像素连通的必要条件: 1、位置相邻 2、灰度值满足特定的相似性准则(或者相等) 根据连通性的定义,有4联通、8联通和m联通三种 4联通:对于具有值V的像素p和q,如果q在集合N4(p)中,则称这两个像素是4连通。 8联通︰对于具有值V的像素p和q,如果q在集合Ns(p)中,则称这...
OpenCV Blob分析-基于FindContours联通区域分析 本文是一个较完整的Blob分析思路解说,是用OpenCvSharp联合c#编写的。 思路如下: 1、对图像进行二值化 2、设定ROI 3、腐蚀、膨胀(可选) 4、边缘提取(有区分是否需填充孔洞) 5、进行筛选 看一组使用效果 图1 原图 图2 提取黑色对象 图3 提取黑色对象并填充孔洞 ...
这个想法没得到更多的文档内容支持,但刚刚我发现csdn上(9条消息) OpenCV学习(二十一) :计算图像连通分量:connectedComponents(),connectedComponentsWithStats()_Vichael_Chan的博客-CSDN博客_计算联通分量提到输入图像是二进制图像。我的猜想大概是正确的。
漫水填充:也就是用一定颜色填充联通区域,通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果;漫水填充经常被用来标记或分离图像的一部分以便对其进行进一步处理或分析,也可以用来从输入图像获取掩码区域,掩码会加速处理过程,或只处理掩码指定的像素点,操作的结果总是某个连续的区域。
才开始练习写作,经验和文笔都是比较差的,在这里再次梳理一下从采集样本到图像识别结果的全部过程。 1.需求 识别扑克牌:识别字符和和花色,这里没有考虑大小王。 2.采集样本 2.1.使用Opencv查找联通区域 2.2.把这些联通区域转换成矩形 2.3.通过矩形的大小,长宽,筛选出候选区 ...
右侧是大写字母B,它只有一个联通区域所以N = 1, 内部有两个洞孔区域所以H = 2,最终计算得到欧拉数为 2 – 1 = -1。对于任意一个几何形状来说,如果我们要求得它的欧拉数,就首先要分析它的轮廓结构,然后根据轮廓层次结构计算得到N与H值。 欧拉数是图像几何识别中重要的属性,举例如下图中三个英文字母...