opencv连通域面积计算 opencv连通域检测,由于项目需要,要对图像中的最大连通域进行标定,并且存储。首先需要使用cvFindCountour对边缘进行标定,其实它的原理就是连通域的边缘提取;其次就是对连通域进行大小判断找出最大的连通域;最后当然就是进行Rect并且ROI了。如果有
c.cb[c.numEntries]->learnLow[n] = low[n]; // learnlow为下限阈值 c.cb[c.numEntries]->max[n] = *(p+n); // max与min为像素p的值 c.cb[c.numEntries]->min[n] = *(p+n); } c.cb[c.numEntries]->t_last_update = c.t; // 将码元时间设置为码本时间 c.cb[c.numEntries]...
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...
连通构件是指图像中由相邻像素组成的连通区域。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...
程序中首先将图像转换成灰度图像,然后将灰度图像二值化为二值图像,之后利用connectedComponentsWithStats ()函数对图像进行连通域的统计。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...
原来ContourArea()是取连通域边界像素中心点,连接起来,成为一个轮廓,导致一周得边界像素点丢失,即求得得面积比真实得面积少了一圈。 比如下图,真实面积4*4=16,而ContourArea()则只是算红线内得面积,只有3*3=9。 编辑 添加图片注释,不超过 140 字(可选) ...
原来ContourArea()是取连通域边界像素中心点,连接起来,成为一个轮廓,导致一周得边界像素点丢失,即求得得面积比真实得面积少了一圈。 比如下图,真实面积4*4=16,而ContourArea()则只是算红线内得面积,只有3*3=9。 因此,countArea() 函数也会 ”有中去无“,视而不见,算出来的轮廓面积会出现0。
通过局部自适应阈值分割算法将裂缝及灰度与裂缝相近的图像块分割出,然后提取图像中连通域轮廓,计算连通域轮廓参数,筛选出裂缝连通域去除噪声连通域。提取出裂缝后识别裂缝类型,本文对投影法识别裂缝类型的方式做了改进,引入面积特征,利用投影特征识别出横向、纵向裂缝,对非横、纵向裂缝图像以一个较大的结构做形态学闭...
二值图像剔除小面积连通区域在二值图像连通区域分析时很有用,之前做的使用采用了for循环的形式,后来学习了c++标准库,发现可以使用vector.erase(std::remove_if())的方法, 结合lambda表达式直接剔除。 统计二值图像的连通区域通过cv::findcontours()实现,二值图像轮廓的容器是std::vector。连通区域的面积可以由函数cv...
连通区域的面积太大和太小都不是斑点,所以我们需要计算连通区域的面积,只有当该面积在我们所设定的最大面积和最小面积之间时,该连通区域才作为斑点被保留下来。 圆形的斑点是最理想的,任意形状的圆度C定义为: (3) 其中,S和p分别表示该形状的面积和周长,当C为1时,表示该形状是一个完美的圆形,而当C为0时,表...