1、取反，比用threshthold方便；

    bitwise_not(mask1,masknot);

2、connectedComponents 寻找联通区域

官方解释和例子：

 

#include <opencv2/core/utility.hpp>
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
Mat img;
int threshval = 100;
static void on_trackbar(int, void*)
{
    Mat bw = threshval < 128 ? (img < threshval) : (img > threshval);
    Mat labelImage(img.size(), CV_32S);
    int nLabels = connectedComponents(bw, labelImage, 8);
    std::vector<Vec3b> colors(nLabels);
    colors[0] = Vec3b(0, 0, 0);//background
    for(int label = 1; label < nLabels; ++label){
        colors[label] = Vec3b( (rand()&255), (rand()&255), (rand()&255) );
    }
    Mat dst(img.size(), CV_8UC3);
    for(int r = 0; r < dst.rows; ++r){
        for(int c = 0; c < dst.cols; ++c){
            int label = labelImage.at<int>(r, c);
            Vec3b &pixel = dst.at<Vec3b>(r, c);
            pixel = colors[label];
        }
    }
    imshow( "Connected Components", dst );
}
static void help()
{
    cout << "\n This program demonstrates connected components and use of the trackbar\n"
        "Usage: \n"
        "  ./connected_components <image(../data/stuff.jpg as default)>\n"
        "The image is converted to grayscale and displayed, another image has a trackbar\n"
        "that controls thresholding and thereby the extracted contours which are drawn in color\n";
}
const char* keys =
{
    "{help h||}{@image|../data/stuff.jpg|image for converting to a grayscale}"
};
int main( int argc, const char** argv )
{
    CommandLineParser parser(argc, argv, keys);
    if (parser.has("help"))
    {
        help();
        return 0;
    }
    string inputImage ="twolines.jpg";
    img = imread(inputImage.c_str(), 0);
    if(img.empty())
    {
        cout << "Could not read input image file: " << inputImage << endl;
        return -1;
    }
    namedWindow( "Image", 1 );
    imshow( "Image", img );
    namedWindow( "Connected Components", 1 );
    createTrackbar( "Threshold", "Connected Components", &threshval, 255, on_trackbar );
    on_trackbar(threshval, 0);
    waitKey(0);
    return 0;
}

但这个例子说不清楚，我自己做一个例子,3条线

connectedComponents(img,labels,8,CV_16U);
....
            Mat tmp = labels == 1;
            Mat tmp2 = labels == 2;
            Mat tmp3 = labels == 3;

结果3个联通区域都能够找出来。这个函数之前我不知道，找联通区域是自己写函数实现的。

3、     Mat result(img.size(),CV_32FC1,Scalar::all(0));

这句就是生成全白的图片。应该说Mat::ones一直都不好用，采用直接定义的方式应该是正确的方式。

补一下数据格式

• CV_8U - 8-bit unsigned integers ( 0..255 )

• CV_8S - 8-bit signed integers ( -128..127 )

• CV_16U - 16-bit unsigned integers ( 0..65535 )

• CV_16S - 16-bit signed integers ( -32768..32767 )

• CV_32S - 32-bit signed integers ( -2147483648..2147483647 )

• CV_32F - 32-bit floating-point numbers ( -FLT_MAX..FLT_MAX, INF, NAN )

• CV_64F - 64-bit floating-point numbers ( -DBL_MAX..DBL_MAX, INF, NAN )