合并label等同的像素,这些像素的label统一改为等同的几个label中的最小label(比如label 1,3,5如果在前述遍历过程中被记录为等同,则这些label的像素都被记录为1),最后完成连通域个数的统计(等同关系处理完,剩下几个label,就存在几个连通域)。 seed-filling算法 leetcode 岛屿和海洋问题: def numIslands(self, g...
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...
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...
# 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) ...
如果你需要选择连通区域中面积最大的元素,可以使用下面的方式: # 需要考虑背景,最大连通区域是整个图像max_area=sorted(stats,key=lambdas:s[-1],reverse=False)-2] 对于opencv-python的图像连通区域部分有问题欢迎留言, Have Fun With OpenCV-Python, 下期见。
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)...
stats:每一个标记的统计信息,是一个5列的矩阵,每一行对应每个连通区域的外接矩形的x、y、width、height和面积,示例如下: 0 0 720 720 291805 centroids:连通域的中心点 importcv2ascvimportnumpyasnp src=cv.imread("D:/rice.png")src=cv.GaussianBlur(src,(3,3),0)#高斯模糊gray=cv.cvtColor(src,cv.CO...
() # 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....