opencv python num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh) 如何将二值图像中的非连通域的区域变为黑色

可以使用以下代码将二值图像中的非连通域的区域变为黑色：

import cv2

# 读取二值图像
img = cv2.imread('binary_image.png', 0)

# 进行连通域分析
num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(img)

# 获取连通域的面积
area = stats[:, cv2.CC_STAT_AREA]

# 找到最大的连通域
max_area_label = area.argmax()

# 将非最大连通域的区域变为黑色
for i in range(num_labels):
    if i != max_area_label:
        img[labels == i] = 0

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先读取二值图像并进行连通域分析，然后获取每个连通域的面积。接着，我们找到最大的连通域，并将非最大连通域的区域变为黑色。具体来说，我们遍历每个连通域的标签，如果该标签不是最大连通域的标签，就将对应的像素点设置为黑色。

相关问题

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

以下是将上述Python代码转化为C++形式的示例：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    // 加载图片
    Mat img = imread("4.jpg");

    // 灰度化
    Mat img_gray;
    cvtColor(img, img_gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 二值化
    Mat thresh;
    threshold(img_gray, thresh, 127, 255, THRESH_BINARY);

    // 寻找连通域
    Mat labels, stats, centroids;
    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<int>(i, CC_STAT_AREA));
        cout << "轮廓" << i << "的面积：" << stats.at<int>(i, CC_STAT_AREA) << endl;
    }
    double area_avg = mean(Mat(areas))[0];
    cout << "轮廓平均面积：" << area_avg << endl;

    // 筛选超过平均面积的连通域
    Mat image_filtered = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC1);
    for (int i = 1; i < num_labels; i++) {
        if (stats.at<int>(i, CC_STAT_AREA) < area_avg) {
            labels.setTo(0, labels == i);
        } else {
            image_filtered.setTo(255, labels == i);
        }
    }

    // 显示结果
    imshow("image_filtered", image_filtered);
    imshow("img", img);
    waitKey();
    destroyAllWindows();

    // 保存结果
    imwrite("4.jpg", image_filtered);

    return 0;
}

需要注意的是，C++中没有Python中的`list`类型，需要使用`vector`替代。同时，C++中没有Python中的`np.average()`方法，需要使用OpenCV的`mean()`方法计算平均值。此外，C++中的Mat类需要使用`.at()`方法访问元素，而不是Python中的下标索引。

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

要将二值图像中小于4个像素的白色区域变为黑色，可以使用cv2.threshold()函数先将灰度图像二值化，然后使用cv2.connectedComponentsWithStats()函数来获取每个连通区域的面积，并通过遍历连通区域的方式找到小于4个像素的白色区域。具体实现如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取灰度图像
img = cv2.imread('gray_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将灰度图像二值化
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 获取连通区域信息
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]
    # 如果面积小于4个像素，则将该区域变为黑色
    if area < 4:
        labels[labels == i] = 0

# 将处理后的连通区域标签图转换为二值图像
img[labels == 0] = 0
img[labels > 0] = 255

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先使用cv2.threshold()函数将灰度图像二值化。然后使用cv2.connectedComponentsWithStats()函数获取连通区域信息。接着遍历连通区域，获取每个连通区域的面积，如果面积小于4个像素，则将该区域在标签图中对应的像素值赋为0，也就是将该区域变为黑色。最后将处理后的标签图转换为二值图像，并显示结果。