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...
#include "opencv/cv.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #include "basicOCR.h" #include "time.h" using namespace std; using namespace cv;void ImageRect(IplImage *srcImg, IplImage *dstImg); int main() { /*basicOCR bor; IplImage *image = cvLoadImage("585.pbm",1); IplImage *gray ...
方法,通常连通区域分析处理的对象是一张二值化后的图像。 在图像中,最小的单位是像素,每个像素周围有邻接像素,常见的邻接关系有2种: 4邻接与8邻接,如下图所示: 如果A与B连通, B与C连通,则A与C连通,在视觉上看来,彼此连通的点形成了一个区域,而不连通的点形成了不同的区域。这样的一个所有的点彼此连通点...
Graphcut的目标和背景模型是灰度直方图,Grabcut采用的是RGB三通道混合高斯模型;Graphcut的能量最小化分割是能通过一次计算实现的,而Grabcut是根据分割模型参数更新完成学的学习过程;Graphcut需要用户输入前景与背景区域点集,而Grabcut只需要提供含有背景的区域像素集就可以完成分割。 算法流程: (1)在图片中定义含有(一个...
对比之后发现,OpenCV中联通组件扫描以后把不同标签的样本粘连在一起了,这个是因为OpenCV寻找联通组件只分为两种值0为背景,非0就作为前景,不做灰度级别区分的联通域识别,所以导致了粘连。这个时候,只要用skimage库的函数来替换OpenCV的联通组件扫描就可以避免粘连了,因为skimage库的联通组件扫描支持独立标签分级。代码演示...
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 ...
cv::imshow(win1, imgHSVMask); cv::waitKey(0); cv::destroyWindow(win1); cv::imwrite("data/original.png", imgHSVMask);// 提取连通区域,并剔除小面积联通区域std::vector<std::vector<cv::Point>> contours; cv::findContours(imgHSVMask, contours, cv::RETR_LIST, cv::CHAIN_APPROX_NONE);...
主要内容:对比新旧函数,用于过滤原始图像中轮廓分析后较小的区域,留下较大区域。 **关键字 **:connectedComponentsWithStats 在以前,常用的方法是”是先调用 cv::findContours() 函数(传入cv::RETR_CCOMP 标志),随后在得到的连通区域上循环调用cv::drawContours() “ ...
连通性是描述区域和边界的重要概念,两个像素连通的两个必要条件是: 两个像素的位置是否相邻 两个像素的灰度值是否满足特定的相似性准则(或者是否相等) 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 N_4(p) 中,则称这两个像素是4连通。 8联通:对于具有值V的像...
实现连通域检测的C代码,包含opencv 上传者:weixin_42659252时间:2022-07-14 连通域标记法 实现联通域标记 利用opENCV 图像处理中多目标识别 上传者:mbxljg时间:2012-04-23 基于游程链的连通区域标记的图像连通域(blob)C++实现 实现基于游程链的连通区域标记的图像连通域(Blob)算法,运算速度还可以,实现原理跟opencv...