{for(intc =0; c < dst.cols; ++c) {intlabel = (int)labelImage.at<int>(r, c);//at<int>中int对应labelImage中元素类型(短整型)dst.at<Vec3b>(r, c) = colors[label];//dst画板上涂色,依据检索的连通域标识图labelImage中的值(0、1、2……)涂不同颜色} } imshow("Connected Components",...
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()“ 比如,我在GOCVHelper中这样进行了实现 //寻找最大的轮廓 VP FindBigestContour(Mat src){ int imax = 0; //代表最大轮廓的序号 int...
{for(intc =0; c < dst.cols; ++c) {intlabel = (int)labelImage.at<int>(r, c);//at<int>中int对应labelImage中元素类型(短整型)dst.at<Vec3b>(r, c) = colors[label];//dst画板上涂色,依据检索的连通域标识图labelImage中的值(0、1、2……)涂不同颜色} } imshow("Connected Components",...
int number_label = connectedComponentsWithStats(src, labels, len_in, centroid, 8, CV_32S, CCL_DEFAULT); cout << "the number of image is:" << number_label - 1 << endl; //准备颜色数组,为找到的连通组件进行染色 vector<Vec3b> Color(number_label); //对颜色数组赋值颜色 Color[0] = Ve...
intcv::connectedComponentsWithStats( InputArrayimage,// 输入二值图像,黑色背景 OutputArraylabels,// 输出的标记图像,背景index=0 OutputArraystats,// 统计信息,包括每个组件的位置、宽、高与面积 OutputArraycentroids,// 每个组件的中心位置坐标cx, cy ...
OpenCV中的新函数connectedComponentsWithStats使用 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() ...
int cv::connectedComponentsWithStats(InputArray image,// 输入二值图像,黑色背景OutputArray labels,// 输出的标记图像,背景index=0OutputArray stats,// 统计信息,包括每个组件的位置、宽、高与面积OutputArray centroids,// 每个组件的中心位置坐标cx, cyint connectivity,// 寻找连通组件算法的连通域,默认是8连...
# Label independent connected components gt = skimage.morphology.label(gt) colors = [] for i in range(150): b = np.random.randint(0, 256) g = np.random.randint(0, 256) r = np.random.randint(0, 256) colors.append((b, g, r)) ...
OpenCV中的新函数connectedComponentsWithStats使用 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()“...
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() “ 比如,我在GOCVHelper中这样进行了实现 //寻找最大的轮廓VPFindBigestContour(Mat src){intimax =0;//代表最大轮廓的序号intimaxc...