OpenCV python 连通域操作
连通域提取
原理
API函数
- cv2.connectedComponents()
- cv2.connectedComponentsWithStats()
cv2.connectedComponents()
函数
num_objects, labels = cv2.connectedComponents(image)
参数
- image: 8 位单通道图像 (二值化后的图像)
- label 带标注的目标图像(不知道什么用??)
- connectivity 4连通或者8连通
- ltype 输出图像标记的类型,目前支持CV_32S 和 CV_16U。
返回值
num_labels:所有连通域的数目
labels:图像上每一像素的标记,用数字1、2、3…表示(不同的数字表示不同的连通域)
cv2.connectedComponentsWithStats()
num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(image, labels=None, stats=None, centroids=None, connectivity=None, ltype=None)
参数
- image 二值图,即8位单通道图像。(因此输入图像必须先进行二值化处理才能被这个函数接受)
- connectivity:可选值为4或8,也就是使用4连通还是8连通。
- ltype:输出图像标记的类型,目前支持CV_32S 和 CV_16U。
- num_labels:所有连通域的数目
返回值
- num_labels: labels 的数量
- labels:图像上每一像素的标记,用数字1、2、3…表示(不同的数字表示不同的连通域)
- stats:每一个标记的统计信息,是一个5列的矩阵,每一行对应每个连通区域的外接矩形的x、y、width、height和面积。x,y:分别对应每一个连通区域的外接矩形的起始坐标;wide,height:外接矩形的宽度和高度;s:labels对应的连通区域的像素个数。
- centroids:连通域的中心点
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