opencv连通区域的面积大小
时间: 2023-11-13 16:33:21 浏览: 41
要计算opencv中连通区域的面积大小,可以使用cv2.connectedComponentsWithStats函数。该函数返回一个元组,其中包含了连通区域数量、标签矩阵、区域面积等信息。具体示例代码如下:
import cv2
# 读取二值化图像
img = cv2.imread('binary_image.png', 0)
# 连通区域分析
num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(img)
# 输出各连通区域的面积大小
for i in range(1, num_labels):
print('Area of connected component %d: %d' % (i, stats[i, cv2.CC_STAT_AREA]))
相关问题
opencvsharp 连通区域的面积大小
您可以使用OpenCvSharp中的cv::connectedComponentsWithStats函数来获取图像中的连通区域,并计算它们的面积大小。
以下是一个示例代码片段:
```
Mat image = new Mat("image_path.jpg", ImreadModes.GrayScale);
Mat labels = new Mat();
Mat stats = new Mat();
Mat centroids = new Mat();
// 连通区域分析
int numLabels = Cv2.ConnectedComponentsWithStats(image, labels, stats, centroids);
// 循环遍历每个连通区域
for (int i = 1; i < numLabels; i++)
{
// 获取该连通区域的面积大小
int area = stats.At<int>(i, Cv2.CC_STAT_AREA);
Console.WriteLine("Area of component " + i + " is " + area);
}
```
在上面的示例中,我们首先加载了一张灰度图像,然后使用cv::connectedComponentsWithStats函数对其进行了连通区域分析。该函数返回一个整数,表示图像中连通区域的数量。我们可以在循环中遍历每个连通区域,并使用stats.At<int>函数获取其面积大小。
opencv 去除小连通区域
要去除小连通区域,可以使用OpenCV中的函数cv2.connectedComponentsWithStats()来获取图像中所有连通区域的信息,包括面积大小。然后可以通过阈值来过滤掉小于某个面积的连通区域。
以下是一个示例代码片段,可以去除面积小于100的连通区域:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 二值化处理
thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]
# 获取连通区域的信息
connectivity = 8
output = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh, connectivity, cv2.CV_32S)
# 获取连通区域的面积
labels = output[1]
stats = output[2]
areas = stats[1:, cv2.CC_STAT_AREA]
# 定义阈值
threshold = 100
# 去除面积小于阈值的连通区域
for i in range(0, len(areas)):
if areas[i] <= threshold:
labels[labels == i+1] = 0
# 标记连通区域
labels[labels > 0] = 255
# 显示图像
cv2.imshow('image', labels)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的示例中,我们首先将图像二值化,并使用cv2.connectedComponentsWithStats()函数获取连通区域的信息。然后获取每个连通区域的面积,并使用阈值去除面积小于阈值的连通区域。最后标记连通区域并显示图像。