num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(th2, connectivity=8)

时间: 2024-06-04 10:12:18 浏览: 105
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浅谈OpenCV中的新函数connectedComponentsWithStats用法

This line of code uses the `connectedComponentsWithStats()` function of the `cv2` module in Python's OpenCV library. It takes in a binary image `th2` and computes the connected components of foreground pixels in the image. The function returns four values: - `num_labels`: the total number of connected components found in the image - `labels`: a matrix of the same size as the input image, where each pixel is assigned an integer label corresponding to its connected component. - `stats`: a matrix containing statistics for each connected component, such as its area, centroid, and bounding box dimensions. - `centroids`: a matrix containing the centroid coordinates (x,y) for each connected component. The `connectivity` parameter specifies the connectivity of the foreground pixels, which can be either 4 or 8. A connectivity of 8 means that two pixels are considered connected if they share a corner or an edge.
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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

int num_labels = connectedComponentsWithStats(thresh, labels, stats, centroids, 8); // 计算平均面积 vector<int> areas; for (int i = 0; i < num_labels; i++) { areas.push_back(stats.at(i, CC_STAT_...

将以下的python程序转化为c++版本，并在vs2022上实现。import cv2 import numpy as np from skimage.transform import radon import os thre1=10 thre2=-10 r=60 maxVal = 0 index = 0 sequence_path = "./images/" for file in os.listdir(sequence_path): filename=os.path.join(sequence_path, file) image=cv2.imread(filename, 0) image=cv2.blur(image,(3,3)) img=np.zeros((len(image), len(image[0])),np.uint8) maxVal = 0 index = 0 retval, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(img, connectivity=8) for i in range(1, len(stats)): if stats[i][4] > maxVal: maxVal = stats[i][4] index = i #x,y,h,w s for i in range(len(labels)): for j in range(len(labels[0])): if labels[i][j]==index: labels[i][j]=255 else: labels[i][j] = 0 cv2.imwrite('./4-max_region.jpg',labels) img2=cv2.imread('./4-max_region.jpg',0) img3=cv2.Canny(img2,15,200) # theta = np.linspace(0, 180, endpoint=False) img4 = radon(img3) max_angel=0 for i in range(len(img4)): for j in range(len(img4[0])): if img4[i][j]>max_angel: max_angel=img4[i][j] angel=j print("{}方向为：{} °".format(filename,angel))

int retval = connectedComponentsWithStats(img, labels, stats, centroids, 8); for (int i = 1; i < stats.rows; i++) { if (stats.at(i, CC_STAT_AREA) > maxVal) { maxVal = stats.at(i, CC_STAT_AREA); ...

将以下python代码转化为c++版本。import math import cv2 import numpy as np import os thre1=10 thre2=-10 r=60 ang =0 def select_point(image,ang): #根据遥杆方向确定跟踪点坐标 sinA=math.sin(ang) cosA=math.cos(ang) dirBaseX=int(cosA1000) disBaseY=int(-sinA1000) dirValMax=-1000000000 for i in range(len(image)): for j in range(len(image[0])): if image[i][j]==255: dirVal=idisBaseY+jdirBaseX if dirVal>dirValMax: rstRow=i rstCol=j dirValMax=dirVal return [rstCol,rstRow] sequence_path = "./images/" save_path="./out/" for file in os.listdir(sequence_path): filename=os.path.join(sequence_path, file) image=cv2.imread(filename, 0) image=cv2.blur(image,(3,3)) img=np.zeros((len(image), len(image[0])),np.uint8) for i in range(r,len(image)-r): for j in range(r,len(image[0])-r): shizi_1=( int(image[i][j])-int(image[i-r][j])>thre1 and int(image[i][j])-int(image[i][j-r])>thre1 and (int(image[i][j])-int(image[i+r][j])>thre1) and int(image[i][j])-int(image[i][j+r])>thre1 ) xieshizi_1=( int(image[i][j])-int(image[i-r][j-r])<thre2 and int(image[i][j])-int(image[i+r][j-r])<thre2 and int(image[i][j])-int(image[i-r][j+r])<thre2 and int(image[i][j])-int(image[i+r][j+r])<thre2 ) if (shizi_1 or xieshizi_1): img[i][j]=255 else: img[i][j] =0 retval, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(img, connectivity=8) maxVal = 0 index = 0 for i in range(1, len(stats)): if stats[i][4] > maxVal: maxVal = stats[i][4] index = i #x,y,h,w s for i in range(len(labels)): for j in range(len(labels[0])): if labels[i][j]==index: labels[i][j]=255 else: labels[i][j] = 0 img2=np.array(labels) target_x,target_y=select_point(img2,ang) print("跟踪点坐标：{}".format((target_x,target_y))) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, file), cv2.circle(image,(int(target_x),int(target_y)),5,(255,255,0),2))

int retval = cv::connectedComponentsWithStats(img, labels, stats, centroids, 8); int maxVal = 0; int index = 0; for (int i = 1; i < stats.rows; i++) { if (stats.at(i, cv::CC_STAT_AREA) > maxVal)...

cv2.connectedComponentsWithStats

retval, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(image[, connectivity[, ltype]]) 其中： - image：要进行连通组件分析的二进制图像，必须为 8 位单通道图像。 - connectivity：连通性...

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

num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(image, connectivity, ltype) 参数说明： - image：输入的二值图像，要求为单通道、8位无符号整型（np.uint8）。 - ...

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'

ret, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh, connectivity=8) # 遍历连通区域 for i in range(1, ret): # 获取当前连通区域的面积 area = stats[i, cv2.CC_STAT_AREA] # 如果...

分析output, labels, stats, centroids = cv.connectedComponentsWithStats(threshold1, connectivity=8, ltype=cv.CV_32S)

- connectivity: 连通性，可以是4或8，表示四连通或八连通。 - ltype: 输出标签矩阵的数据类型，通常为cv.CV_32S。 - output: 输出的标签矩阵，与输入图像大小相同，每个像素点的值为其所在连通组件的标签值。 - ...

num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(th2, connectivity=8)， 请用中文解释这段代码

这段代码使用OpenCV中的connectedComponentsWithStats函数，对二值化图像th2进行连通组件分析，得到以下四个输出： - num_labels：图像中连通组件的数量。 - labels：与原始图像大小相同的标签图像，其中每个像素的...

connectivity=4)

ret, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(img, connectivity=4) 在上述代码中，cv2.connectedComponentsWithStats()函数用于分析img中的连通组件，connectivity参数被设置为4，表示...

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

ret, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh, connectivity=8) # 遍历连通区域 for i in range(1, ret): # 获取当前连通区域的面积 area = stats[i, cv2.CC_STAT_AREA] # 如果...

connectedComponentsWithStats源码

_centroids.create(ccalgos.blob_count, 2, CV_64F); stats = _stats.getMat(); centroids = _centroids.getMat(); invoker.getStats(stats); invoker.getCentroids(centroids); return ccalgos.blob_count; ...

opencv connectedcomponentswithstats

retval, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(image, connectivity, ltype) 其中，image是输入的二值图像，connectivity是连通性，可以取4或8，ltype是输出标记的数据类型，可以取cv2....

python connectedComponentsWithStats

output = cv2.connectedComponentsWithStats(binary_image, connectivity=8) # 获取连通区域数目 num_labels = output[0] # 获取每个连通区域的统计信息 labels = output[1] stats = output[2] centroids = output...

1 读取一幅图像DSC_5101.jpg并显示->将图像转化为灰度图并显示->去除背景（所有像素灰度值-10）并显示->进行高斯滤波并显示；(10分) 2 对于滤波后的图像，通过固定阈值（例如0.1）进行二值化并显示->对二值化后的图像进行联通区域分析并显示->通过索引找到各个连通区域（目标点）的像素值范围并通过方框标识在图像中。可以尝试使用的函数：(10分) imread imshow rgb2gray imfilter im2bw bwconncomp 3 遍历每个连通区域（目标点），找到它们在滤波后灰度图像上包含的像素及其灰度值，并通过灰度重心法求解目标点的中心坐标。灰度重心法数学描述：(10分) 4 建立一个结构体数组，保存每个目标点的左上角点、右下角点、连通区域内像素灰度值的平均值、面积（像素为单位）和包络矩形的长宽比、重心坐标等信息。(10分)

output = cv2.connectedComponentsWithStats(binary, connectivity, cv2.CV_32S) num_labels = output[0] labels = output[1] stats = output[2] centroids = output[3] # 遍历每个连通区域，找到它们在滤波后灰度...

1、对静脉图片进行滤波，图像分割及二值化，处理结果要求静脉纹路基本连通。 2、采用模板匹配或者特点提取后匹配等方法识别静脉图片。生成python代码

output = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh, connectivity, cv2.CV_32S) # 取出连通区域的面积和中心坐标 num_labels = output[0] labels = output[1] stats = output[2] centroids = output[3] # 显示...

我有一段代码，是对二值图进行聚类，然后画框，但是大框中包含许多小框，请你帮我添加一段代码在我的代码基础上，做一个nms抑制，优化这种情况，我的代码如下：_, binary_image = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) connectivity = 4 output = cv2.connectedComponentsWithStats(binary_image, connectivity, cv2.CV_32S) num_labels = output[0] labels = output[1] stats = output[2] centroids = output[3] print(num_labels) # 遍历每个聚类 for i in range(1, num_labels): x, y, w, h, area = stats[i]

output = cv2.connectedComponentsWithStats(binary_image, connectivity, cv2.CV_32S) num_labels = output[0] labels = output[1] stats = output[2] centroids = output[3] print(num_labels) # 定义NMS函数 def...

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