cv2.CC_STAT_AREA与cv2.contourArea的区别

时间: 2024-04-09 13:30:57 浏览: 191
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draw_bevel2.zip_bevel_bevel stat_draw_bevel2

cv2.CC_STAT_AREA和cv2.contourArea是OpenCV中与轮廓相关的函数。 cv2.CC_STAT_AREA是在使用cv2.connectedComponentsWithStats函数进行连通组件分析时返回的一个统计信息数组中的一个元素。它表示连通组件的面积，即像素的数量。 cv2.contourArea是用于计算给定轮廓的面积的函数。它接受一个轮廓作为参数，并返回该轮廓的面积。轮廓可以通过cv2.findContours函数获得。 所以区别在于，cv2.CC_STAT_AREA返回的是连通组件的面积，而cv2.contourArea返回的是给定轮廓的面积。
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将其中 cv2.CC_STAT_AREA代码替换为使用cv2.contourArea

在使用 cv2.connectedComponentsWithStats() 函数时，确实可以使用 cv2.CC_STAT_AREA 来获取连通域的面积。而在使用 cv2.findContours() 函数时，应该使用 cv2.contourArea() 函数来计算轮廓的面积。 以下...

cv2.CC_STAT_AREA

其中，cv2.CC_STAT_AREA表示连通域的面积大小，cv2.CC_STAT_LEFT和cv2.CC_STAT_TOP分别表示连通域最左上角的x坐标和y坐标，cv2.CC_STAT_WIDTH和cv2.CC_STAT_HEIGHT分别表示连通域的宽度和高度。...

Python中cv2.CC_STAT_AREA的用法

在Python的OpenCV库（cv2）中，CC_STAT_AREA是一个常量，它代表了轮廓属性（contour properties）中的“面积”计算标志。当你使用findContours()函数检测到图像中的轮廓，并对轮廓应用统计信息时，可以使用cv2....

cv2.CC_STAT_AREA返回的不一定是面积最大的连通域的索引

您是正确的，cv2.CC_STAT_AREA返回的不一定是面积最大的连通域的索引。我对此表示歉意。 要找到最大的连通域，您可以使用以下代码来找到最大的连通域以及其像素坐标： python # 找到所有连通域 num_labels, ...

但是通过cv2.CC_STAT_AREA的方式可能会出现面积计算错误，如何修改

如果使用cv2.CC_STAT_AREA来计算连通域的面积时出现错误，可能是因为该函数返回的面积值不准确。可以尝试使用其他方法来计算连通域的面积，例如使用cv2.contourArea函数或者通过计算连通域中非零像素的数量来估计...

for i in range(1, num_labels): # 计算前景区域的聚集程度，可以使用前景区域的面积或周长等指标 area = stats[i, cv2.CC_STAT_AREA] perimeter = stats[i, cv2.CC_STAT_PERIMETER] density = area / perimeter # 根据聚集程度画出矩形框 if density > threshold: x, y, w, h = stats[i, cv2.CC_STAT_LEFT], stats[i, cv2.CC_STAT_TOP], stats[i, cv2.CC_STAT_WIDTH], stats[ i, cv2.CC_STAT_HEIGHT] cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)解释一下

具体来说，这段代码首先使用cv2.connectedComponentsWithStats函数对输入的二值图像进行连通域分割，得到每个连通域的统计信息，如面积、周长等。 然后，对于每个连通域，通过计算其面积与周长的比值（即聚集程度）...

也就是代表了如果通过cv2.CC_STAT_AREA的方式来查找最大面积的连通域会出现找到错误的可能吗

是的，通过cv2.CC_STAT_AREA的方式来查找最大面积的连通域可能会出现错误的情况。 cv2.connectedComponentsWithStats函数在进行连通组件分析时，会将图像中的像素根据连通关系分成不同的组件，并统计每个组件的面积...

contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: perimeter = cv2.arcLength(cnt, True) if 500 < perimeter < 600: # 画出矩形框 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)这一段可以改为额根据前景点的聚集程度来画框吗

x, y, w, h = stats[i, cv2.CC_STAT_LEFT], stats[i, cv2.CC_STAT_TOP], stats[i, cv2.CC_STAT_WIDTH], stats[i, cv2.CC_STAT_HEIGHT] cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) 该代码...

import cv2 import numpy as np def get_largest_connected_component_points(mask): # 连通域标记 _, labels, stats, _ = cv2.connectedComponentsWithStats(mask, connectivity=8) # 获取连通域的面积 areas = stats[:, cv2.CC_STAT_AREA] # 找到面积最大的连通域的标签 largest_label = np.argmax(areas[1:]) + 1 # 提取连通域的坐标点 points = np.argwhere(labels == largest_label) return points

你提供的代码函数get_largest_connected_component_points通过cv2.connectedComponentsWithStats函数找到图像中的连通域，并获取连通域的面积。然后，它找到面积最大的连通域的标签，并使用np.argwhere函数提取该...

具体解释下cv2.connectedComponentsWithStats()用法以及返回值

x, y, width, height = stats[max_area_index, cv2.CC_STAT_LEFT:cv2.CC_STAT_HEIGHT+1] # 面积最大的连通组件的位置信息 需要注意的是，返回的 labels 和 stats 数组的大小与输入图像保持一致，因此在使用...

import numpy as np import cv2 as cv # 加载图片 img = cv.imread('4.jpg') # 灰度化 img_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, thresh = cv.threshold(img_gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY) # 寻找连通域 num_labels, labels, stats, centroids = cv.connectedComponentsWithStats(thresh, connectivity=8) # 计算平均面积 areas = list() for i in range(num_labels): areas.append(stats[i][-1]) print("轮廓%d的面积:%d" % (i, stats[i][-1])) area_avg = np.average(areas[1:-1]) print("轮廓平均面积:", area_avg) # 筛选超过平均面积的连通域 image_filtered = np.zeros_like(img) for (i, label) in enumerate(np.unique(labels)): # 如果是背景，忽略 if label == 0: continue if stats[i][-1] < area_avg : image_filtered[labels == i] = 255 #cv.imshow("image_filtered", image_filtered) #cv.imshow("img", img) cv.imwrite('4.jpg',image_filtered ) cv.waitKey() cv.destroyAllWindows(),将上述代码转化为c++形式

if (stats.at(i, CC_STAT_AREA) < area_avg) { labels.setTo(0, labels == i); } else { image_filtered.setTo(255, labels == i); } } // 显示结果 imshow("image_filtered", image_filtered); imshow(...

opencv python num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh) 如何将二值图像中的非连通域的区域变为黑色

area = stats[:, cv2.CC_STAT_AREA] # 找到最大的连通域 max_area_label = area.argmax() # 将非最大连通域的区域变为黑色 for i in range(num_labels): if i != max_area_label: img[labels == i] = 0 # 显示...

使用cv2.threshold得到二值图像 二值图像中 计算白色区域 若白色区域面积小于4个像素 则将该区域变为黑色 opencv python

area = stats[i, cv2.CC_STAT_AREA] # 如果面积小于4个像素，则将该区域变为黑色 if area labels[labels == i] = 0 # 将处理后的连通区域标签图转换为二值图像 img[labels == 0] = 0 img[labels > 0] = 255 #...

python实现通过设定一些阈值来将图像中的细胞分为两类或三类。例如，你可以将半径小于某一阈值的细胞分为一类，半径大于某一阈值的细胞分为另一类，剩余的细胞分为第三类...

elif stats[i, cv2.CC_STAT_AREA] > 500: # 大于某一阈值的细胞 color = (0, 0, 255) # 红色 else: # 剩余的细胞 color = (255, 0, 0) # 蓝色 cv2.rectangle(output, (stats[i, cv2.CC_STAT_LEFT], stats[i, cv...

你给的例子出错了 cv2.error: OpenCV(4.0.1) c:\ci\opencv-suite_1573470242804\work\modules\highgui\src\precomp.hpp:131: error: (-215:Assertion failed) src_depth != CV_16F && src_depth != CV_32S in function 'convertToShow'

area = stats[i, cv2.CC_STAT_AREA] # 如果面积小于4个像素，则将该区域变为黑色 if area labels[labels == i] = 0 # 将处理后的连通区域标签图转换为二值图像 img = np.zeros_like(img) img[labels > 0] = ...

cv2联通区域的内接圆

if stats[i, cv2.CC_STAT_AREA] / np.pi > radius ** 2: inner_radius = radius else: inner_radius = int(np.sqrt(stats[i, cv2.CC_STAT_AREA] / np.pi)) # 绘制外接圆和内接圆 cv2.circle(img, (int(x), ...

图像处理中的纱线毛羽面积，可以先将图像转为灰度图，然后使用二值化算法将图像转为黑白图像。接着可以使用连通性算法（如连通区域标记算法）找出纱线毛羽的连通区域，计算每个连通区域的像素个数，进而得到纱线毛羽的面积的实现代码

x, y, w, h = stats[i, cv2.CC_STAT_LEFT], stats[i, cv2.CC_STAT_TOP], stats[i, cv2.CC_STAT_WIDTH], stats[i, cv2.CC_STAT_HEIGHT] cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2) # 绘制矩形框 cv2...

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