接着,调用connectedComponentsWithStats函数识别连通区域,并提取每个区域的面积。最后,我们使用 matplotlib 绘制饼状图,展示各区域面积的比例。 序列图分析 为了更好地理解连通区域的分析过程,我们可以用序列图来展示各个步骤之间的关系。下面是描述程序执行流程的序列图: MatplotlibOpenCVUserMatplotlibOpenCVUser读取图像图像数...
python opencv计算连通区域长宽面积 opencv连接点,【角点检测】兴趣点也被称为关键点、特征点。他被大量用于解决物体识别、图像识别、图像匹配、视觉跟踪、三维重建等一系列问题中。图像的特征类型分为:①边缘;②角点(感兴趣关键点);③斑点(Blobs)(感兴趣区域)【
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。文中提到了两种算法对二值图像做拓扑分析,第一种算法用...
img=cv2.imread(r'D:\OpenCVpic\test.png',0)cv2.imshow('img:',img)contours,hierarchy=cv2.findContours(img,cv2.RETR_CCOMP,cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1)area=[]topk_contours=[]x,y=img.shapeforiinrange(len(contours)):# 对每一个连通域使用一个掩码模板计算非0像素(即连通域像素个数)single_masks...
opencv计算轮廓内面积函数使用的是格林公式计算轮廓内面积的,公式如下: 由于格林公式计算单连通域面积是以逆时针为正方向的,而有时候我们输入的边缘数组是按照顺时针输入的,所以导致计算面积会出现负数;计算面积存在0的情况一般是只存在一个像素点作为边缘点,所以面积为0。
# 检测图像连通区(输入为二值化图像) image, contours, hierarchy=cv2.findContours(opening,1,2) forninrange(len(contours)): # 筛选面积较大的连通区,阈值为20000 cnt=contours[n] area=cv2.contourArea(cnt) ifarea >20000: x,y,w,h=cv2.boundingRect(cnt) ...
这里是用python+opencv进行津彩啤酒的图片缺陷检测,将0.bmp图片进行样本,和其他图片进行对比,检测是否合格。通过对比原图和要比较的图像的24位灰度图像进行检测。 步骤如下: 1.导入需要的库 importcv2importcv2ascvimportnumpyasnpfromPILimportImage, ImageDraw, ImageFont ...
OpenCV中相关的两个函数分别是: int cv::connectedComponents(InputArray image, // 输入二值图像,黑色背景OutputArray labels, // 输出的标记图像,背景index=0int connectivity = 8, // 连通域,默认是8连通int ltype = CV_32S // 输出的labels类型,默认是CV_32S)...
() # 轮廓面积 cv2.convertFp16() cv2.convertMaps() cv2.convertPointsFromHomogeneous() cv2.convertPointsToHomogeneous() cv2.convertScaleAbs() # 绝对值变换 cv2.convexHull() # 绘制点集的凸壳 cv2.convexityDefects() # 凸面缺陷 cv2.copyMakeBorder() cv2.copyTo() cv2.cornerEigenValsAndVecs() cv2....
接下来,使用measure.label函数对图像进行连通域标记,并返回标记后的图像以及连通域的数量。最后,使用regionprops函数获取每个连通域的属性,如面积、周长、中心坐标等。 你可以根据自己的需求对标记的连通域进行分析和处理。这个示例中使用了scikit-image库,但你也可以使用OpenCV或其他图像处理库来执行类似的操作。