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OpenCV根据面积筛选连通域学习示例

作者：忘·月　　发布时间：2022-12-03 03:48:42　

标签：OpenCV,连通域,面积

学习目标：

对二值图进行分析，设定最大最小面积区间

保留该面积区间内的区域

示例代码

//src为二值图，minArea、maxArea为面积阈值，dest为结果图像
void connectionAreaSelect(Mat src, int minArea, int maxArea, Mat &dest)
{
Mat labels, stats, centroids, img_color;
//连通域计算
int nccomps = connectedComponentsWithStats(
src, //二值图像
labels,
stats,
centroids
);

//去除过小区域，初始化颜色表
vector<Vec3b> colors(nccomps);
colors[0] = Vec3b(0, 0, 0); // background pixels remain black.
for (int i = 1; i < nccomps; i++)
{
colors[i] = Vec3b(rand() ％ 256, rand() ％ 256, rand() ％ 256);

//面积阈值筛选
int holeArea = stats.at<int>(i, CC_STAT_AREA);
if ((holeArea < minArea) || (holeArea > maxArea))
{
colors[i] = Vec3b(0, 0, 0);
}
}
//按照label值，对不同的连通域进行着色
img_color = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);
for (int y = 0; y < img_color.rows; y++)
{
for (int x = 0; x < img_color.cols; x++)
{
int label = labels.at<int>(y, x);
CV_Assert(0 <= label && label <= nccomps);
img_color.at<Vec3b>(y, x) = colors[label];
}
}
//统计降噪后的连通区域
Mat grayImg;
cvtColor(img_color, grayImg, COLOR_BGR2GRAY);
threshold(grayImg, grayImg, 1, 255, THRESH_BINARY);
dest = grayImg.clone();

labels.release();
stats.release();
centroids.release();
img_color.release();
grayImg.release();
}

来源：https://blog.csdn.net/ETNthrough/article/details/117467093

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