通过扫描两遍图像,就可以将图像中存在的所有连通区域找出并标记。 思路:第一遍扫描时赋予每个像素位置一个label,扫描过程中同一个连通区域内的像素集合中可能会被赋予一个或多个不同label,因此需要将这些属于同一个连通区域但具有不同值的label合并,也就是记录它们之间的相等关系; 第二遍扫描就是将具有相等关系的e...
对于灰度图像来说,连图区域像素集合可能是一系列在0 ～ 255之间k的灰度值。 在背景分割算法中,连通区域分析常常被用作后处理滤波器,用于去掉小噪声块,也常用于OCR这一类含有已知前景待提取的问题中。通过连通区域的统计信息进行筛选。 连通域分析更慢的手动方式是先调用findContours()(传入cv::RETR_CCOMP标志),随...
图像的连通域是指图像中具有相同像素值并且位置相邻的像素组成的区域,连通域分析是指在图像中寻找出彼此互相独立的连通域并将其标记出来。提取图像中不同的连通域是图像处理中较为常用的方法,例如在车牌识别、文字识别、目标检测等领域对感兴趣区域分割与识别。一般情况下,一个连通域内只包含一个像素值,因此为了防止...
即黑色区域被白色区域侵蚀；第二步是与原本图像相减，经过这个步骤，处理的结果中就只剩下了边缘轮廓的...
(1)Opencv中提供了一个简单的函数用于提取连通区域cv::findContours。它是通过系统的扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的元素,当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,直到再次发现新的成分。 2.实验 提取下图的连通区域轮廓。 程序实例 [cpp] view plain copy #include<iostre...
OpenCV 学习笔记(提取图像中特定颜⾊区域) 我们经常需要提取图像中某种特殊颜⾊的区域,⽐如黄⾊或者红⾊区域。如果只是提取特点的颜⾊,那么很简单,直接做颜⾊⽐较就可以 了。如果要选取某个颜⾊范围,这个⼯作在 RGB 空间中就不是那么⽅便了。这时我们通常会选取 HSV 或类似的颜⾊空间。 关于...
CV_RETR_CCOMP - 提取所有轮廓,并且将其组织为两层的 hierarchy: 顶层为连通域的外围边界,次层为洞的内层边界。 CV_RETR_TREE - 提取所有轮廓,并且重构嵌套轮廓的全部 hierarchy method: 逼近方法 (对所有节点, 不包括使用内部逼近的 CV_RETR_RUNS). ...
connectedComponents ret,labels=cv2.connectedComponents(gray_img,connectivity=None)# connectivity 4或8 临近像素: 周围4像素或8像素 importcv2importnumpyasnp img=np.array([[0,255,0,0],[0,0,0,255],[0,0,0,255],[255,0,0,0]],np.uint8)_,labels=cv2.connectedComponents(img)print(labels)res=cv...
答:连通性不同,得到的区域分量不同。由4连通得到的连通区域数量不少于由8连 通得到的连通区域数量。 2-3图像如题2-3图所示,图像在4连通时有几个连通分量?在8连通时有几个连通分量? 110001 001101 000100 001011 110001 001110 题2-3图 答:4连通时有7个连通分量,8连通时有2个连通分量。
OpenCV清除⼩⾯积连通域的实现⽅法 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...