java opencv获取红色点并且用线条连接 各个红色区域

可以通过以下步骤来实现：

1. 加载图片并将其转换为HSV颜色空间

2. 根据红色在HSV颜色空间的范围创建一个掩码，使得仅红色像素可见

3. 通过形态学操作（例如开操作）去除噪声并连接红色区域

4. 使用轮廓检测来找到所有红色区域的边界并将它们连接起来

下面是一个示例代码：

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class RedPointsDetector {

    public static void main(String[] args) {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
        Mat image = Imgcodecs.imread("red_points.jpg");

        // Convert the image to HSV color space
        Mat hsvImage = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(image, hsvImage, Imgproc.COLOR_BGR2HSV);

        // Define the range of red color in HSV color space
        Scalar lowerRed = new Scalar(0, 70, 50);
        Scalar upperRed = new Scalar(10, 255, 255);
        Scalar lowerRed2 = new Scalar(170, 70, 50);
        Scalar upperRed2 = new Scalar(180, 255, 255);

        // Create a mask to make only red pixels visible
        Mat mask = new Mat();
        Core.inRange(hsvImage, lowerRed, upperRed, mask);
        Mat mask2 = new Mat();
        Core.inRange(hsvImage, lowerRed2, upperRed2, mask2);
        Core.bitwise_or(mask, mask2, mask);

        // Remove noise and connect red regions
        Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_ELLIPSE, new Size(5, 5));
        Imgproc.morphologyEx(mask, mask, Imgproc.MORPH_OPEN, kernel);

        // Find contours of red regions and connect them with lines
        Mat contoursImage = image.clone();
        Mat hierarchy = new Mat();
        Imgproc.findContours(mask, new ArrayList<>(), hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
        for (int i = 0; i < hierarchy.size().height; i++) {
            Imgproc.drawContours(contoursImage, hierarchy, i, new Scalar(0, 255, 0), 2);
        }

        // Display the result
        Imgcodecs.imwrite("red_points_processed.jpg", contoursImage);
    }
}

这段代码会处理名为"red_points.jpg"的图片，并将处理后的结果保存到名为"red_points_processed.jpg"的文件中。你可以根据需要修改文件名和路径。

注意：这个示例代码并没有进行错误处理，你可能需要添加一些代码以处理异常情况。