使用c++对于一个二值化的图像，怎么提取黑色的小区域

在C++中，如果你有一个二值化图像（即只有白色和黑色像素的图像），想要提取出所有的小黑区域，你可以使用形态学操作，特别是“腐蚀”（Erosion）和“膨胀”（Dilation）。以下是基本步骤：

1. **读取二值图像**：
使用OpenCV库读取图像并将其转化为二值形式，通常是通过设置一个阈值来区分前景（这里是黑色）和背景（通常是白色）。

cv::Mat binary_img = cv::imread("binary_image.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::threshold(binary_img, binary_img, 127, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU); // 常规二值化，也可能根据实际情况调整阈值

2. **腐蚀操作**：
腐蚀会消除小的边界噪声，缩小黑色区域周围的空白区域。这有助于减少小的孤立点。

cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3)); // 生成一个3x3的矩形结构元素
cv::erode(binary_img, binary_img, kernel);

3. **查找轮廓**：
使用`findContours`函数寻找剩余的小黑区域并存储它们。

std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
cv::findContours(binary_img, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

4. **遍历和输出轮廓**：
对于每个轮廓，你可以进一步分析它的大小和形状，只保留真正的小区域。

std::vector<cv::RotatedRect> rotated_contours;
for (const auto& contour : contours) {
    cv::RotatedRect rect = cv::minAreaRect(contour);
    if (rect.size.area() < min_area_size) { // 可能需要设定最小面积限制
        rotated_contours.push_back(rect);
    }
}

// 现在rotated_contours包含了你感兴趣的小黑区域