C++-OpenCV(1)-连通区域

两个点：找到组件+标记它
找到它：int nComponents = connectedComponents(imThresh, imLabels);
标记转换：imLabels.convertTo(imLabels, CV_8U);
Mat imColorMap;
applyColorMap(imLabels, imColorMap, COLORMAP_JET);
上代码

// Read image as grayscaleMat img = imread("D:/OpenCVPrj/WangYi/MOpenCV_class4/images/truth.png", IMREAD_GRAYSCALE);//1.Threshold Image 阈值化Mat imThresh;threshold(img, imThresh, 127, 255, THRESH_BINARY);imshow("image", imThresh);//2.找到连通的组件 标记它Mat imLabels;//显示连通组件的个数int nComponents = connectedComponents(imThresh, imLabels);Mat imLabelsCopy = imLabels.clone();Point minLoc, maxLoc;double min, max;//3.得到原始标签//4.转换标签为CV_8U//5.可视化->变成彩色的minMaxLoc(imLabels, &min, &max, &minLoc, &maxLoc);// Normalize the image so the min value is 0 and max value is 255.//标签转换 标签越大，灰度级别越高imLabels = 255 * (imLabels - min) / (max - min);//标签转换为 8位imLabels.convertTo(imLabels, CV_8U);imshow("image", imLabels);imLabels = imLabelsCopy.clone();for (int i = 0; i < 6; i++) {imshow("image", imLabels == i);waitKey(0);}// Make a copy of the imageimLabels = imLabelsCopy.clone();// First let's find the min and max values in imLabels// The following line finds the min and max pixel values// and their locations in an image.double minValue, maxValue;minMaxLoc(imLabels, &minValue, &maxValue, &minLoc, &maxLoc);// Normalize the image so the min value is 0 and max value is 255.imLabels = 255 * (imLabels - minValue) / (maxValue - minValue);// Convert image to 8-bitsimLabels.convertTo(imLabels, CV_8U);// Apply a color mapMat imColorMap;applyColorMap(imLabels, imColorMap, COLORMAP_JET);// Display colormapped labelsimshow("image", imColorMap);waitKey(0);destroyAllWindows();

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