在OpenCV中计算连通域面积,可以按照以下步骤进行: 读取图像并转换为二值图像: 首先,我们需要读取一张图像,并将其转换为二值图像。二值图像只包含两种像素值,通常是0和255,分别代表背景和前景。这通常通过阈值操作实现。 python import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg', cv2.IMREA...
2, 2, 8, cvPoint(0,0)); int area,maxArea = 10;//设面积最大值大于10Pixel for(;contour;contour = contour->h_next) { area = fabs(cvContourArea( contour, CV_WHOLE_SEQ )); //获取当前轮廓面积 printf("area == %lf\n", area); if(area > maxArea) { contmax = contour; maxArea ...
opencv计算连通域面积 opencv 连通域 codebook能够通过学习,消除轻微移动的背景(如摇摆的树叶)的影响;而连通域法能够消除背景建模产生的少量噪声,从而产生一个相对精确的目标轮廓。另外通过测试,codebook一个可能的最大的缺点是对光线非常敏感。 #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxcore.h" /***/...
给定一个连通构件,可以通过OpenCV的函数来计算其周长和面积。 对于给定的OpenCV周长和面积,可以通过以下步骤来计算连通构件: 首先,使用OpenCV的函数cv2.findContours()来找到图像中的所有连通构件。该函数会返回一个包含所有连通构件的列表。 对于每个连通构件,可以使用函数cv2.arcLength()来计算其周长,并使用函数cv2....
根据统计结果,用不同颜色的矩形框将连通域围起来,并标记出每个连通域的质心,标出连通域的标签数字,以区分不同的连通域,程序运行的结果如图6-10所示。最后输出每个连通域的面积,输入结果在图6-11给出。 代码清单6-9myConnectedComponentsWithStats.cpp连通域信息统计1...
这些噪声点有的比较大,一般的滤波去噪方式难以去除。本文通过图像中连通域的形状和面积特征筛选出裂缝区域和噪声区域,首先要提取连通域轮廓,然后计算连通域轮廓的圆形度和面积,筛选出裂缝区域。 本文通过OpenCV中提供的 findContours函数提取二值图像中连通域的轮廓,函数findContours的理论依据是文献[54]中提到的算法。文...
//src为二值图,minArea、maxArea为面积阈值,dest为结果图像voidconnectionAreaSelect(Mat src,intminArea,intmaxArea, Mat &dest){ Mat labels, stats, centroids, img_color;//连通域计算intnccomps=connectedComponentsWithStats( src,//二值图像labels, ...
有N个连通域输出一个 N*5的矩阵 每一行保存一个连通域的统计学特征 [i,0]: 连通域内最左边像素的x坐标0+1左上角 (0+2,1+3) 右下角 [i,1]: 最上方像素的y坐标 [i,2]: 边界框的水平长度 [i,3]: 垂直长度 [i,4]: 面积 centroids: 连通域的中心坐标 ...
简介:OpenCV-清除小面积连通域 场景需求 使用OpenCV,往往遇到这类场景:需要清除目标图像中比较小的噪声区,保留主要区域信息。 特此分享自己写的一个简单的清除小面积连通域函数,逻辑比较简单,给大家留出了足够的发展空间,根据自身场景需求进行调整。 原理可以简单归结为:搜索图像的连通区轮廓->遍历各个连通区->基于阈值...