Afd法孤岛检测模型搭建与代码
时间: 2024-05-10 20:17:04 浏览: 125
AFD法孤岛检测模型是一种基于像素点的孤岛检测方法,能够有效地检测出图像中的孤立区域。下面给出该模型的搭建步骤及代码实现。
1. 数据预处理
首先需要对输入图像进行预处理,将其转换为灰度图像,并将其二值化。代码如下:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化图像
ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)
```
2. 进行孤岛检测
接着,使用cv2.connectedComponents函数进行孤岛检测,得到孤立区域的标签和数量。代码如下:
```python
# 进行孤岛检测
num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(binary, connectivity=8, ltype=cv2.CV_32S)
# 绘制孤立区域
for i in range(1, num_labels):
x, y, w, h, area = stats[i]
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
```
3. 结果展示
最后,将检测结果展示出来。代码如下:
```python
# 显示结果
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
完整代码如下:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化图像
ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)
# 进行孤岛检测
num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(binary, connectivity=8, ltype=cv2.CV_32S)
# 绘制孤立区域
for i in range(1, num_labels):
x, y, w, h, area = stats[i]
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
注意:在使用cv2.connectedComponentsWithStats函数时,参数connectivity和ltype需要根据实际情况进行设置。其中,connectivity表示像素点连通方式,取值为4或8;ltype表示标签数组的数据类型,取值为cv2.CV_32S或cv2.CV_16U。