使用C++ connectedComponentsWithStats查找连通域并过滤面积小的噪点

以下是使用C++的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat src = imread("input.png", IMREAD_GRAYSCALE);

    // 二值化图像
    Mat bw;
    threshold(src, bw, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);

    // 查找连通域
    Mat labels, stats, centroids;
    int num_objects = connectedComponentsWithStats(bw, labels, stats, centroids);

    // 过滤面积小的噪点
    int min_area = 100; // 设定最小面积
    for (int i = 1; i < num_objects; i++)
    {
        int area = stats.at<int>(i, CC_STAT_AREA);
        if (area < min_area)
        {
            // 将该连通域对应的像素置为黑色
            for (int j = 0; j < labels.rows; j++)
            {
                for (int k = 0; k < labels.cols; k++)
                {
                    if (labels.at<int>(j, k) == i)
                    {
                        bw.at<uchar>(j, k) = 0;
                    }
                }
            }
        }
    }

    // 显示结果
    imshow("input", src);
    imshow("output", bw);
    waitKey();
    return 0;
}

在上述代码中，我们首先读取输入图像，并使用Otsu阈值法将其二值化。接着使用`connectedComponentsWithStats`函数查找连通域，并得到每个连通域的面积。最后，我们遍历每个连通域，如果其面积小于设定的最小面积，则将该连通域对应的像素置为黑色（即过滤掉该连通域）。最后，我们显示输出图像。