二值化图像找连通区域python

有多种方法可以实现二值化图像找连通区域，下面是其中一种基于深度优先搜索的 Python 实现：

import numpy as np

def find_connected_components(image):
    # 获取图像大小
    height, width = image.shape[:2]
    # 创建一个与图像大小相同的标记数组，用于记录已经访问过的像素
    visited = np.zeros((height, width))
    # 连通区域列表
    connected_components = []
    # 遍历整个图像
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            # 如果当前像素已经访问过，跳过
            if visited[i][j]:
                continue
            # 如果当前像素为白色，跳过
            if image[i][j] == 255:
                continue
            # 否则，当前像素为黑色，是一个新的连通区域的起点
            # 创建一个新的连通区域，并添加起点
            connected_component = []
            connected_component.append((i, j))
            # 标记当前像素已经访问过
            visited[i][j] = 1
            # 深度优先搜索，找到所有连通的黑色像素
            stack = [(i, j)]
            while stack:
                current_i, current_j = stack.pop()
                # 检查当前像素的上下左右四个方向
                for di, dj in [(0, -1), (0, 1), (-1, 0), (1, 0)]:
                    neighbor_i, neighbor_j = current_i + di, current_j + dj
                    # 如果邻居像素超出图像边界，跳过
                    if neighbor_i < 0 or neighbor_i >= height or neighbor_j < 0 or neighbor_j >= width:
                        continue
                    # 如果邻居像素已经访问过，跳过
                    if visited[neighbor_i][neighbor_j]:
                        continue
                    # 如果邻居像素为白色，跳过
                    if image[neighbor_i][neighbor_j] == 255:
                        continue
                    # 否则，邻居像素为黑色，加入当前连通区域，并标记已访问
                    connected_component.append((neighbor_i, neighbor_j))
                    visited[neighbor_i][neighbor_j] = 1
                    stack.append((neighbor_i, neighbor_j))
            # 将当前连通区域加入列表
            connected_components.append(connected_component)
    return connected_components

使用方法：

import cv2

# 读入图像并二值化
image = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 找到连通区域
connected_components = find_connected_components(binary)

# 输出连通区域数量
print(len(connected_components))