OpenCV中的新函数connectedComponentsWithStats使用
分别对应各个轮廓的x,y,width,height和面积。注意0的区域标识的是background
而centroids则对应的是中心点
而label则对应于表示是当前像素是第几个轮廓
例子:
对于图像
Mat img = cv::imread( "e:/sandbox/rect.png",0);
cv::Mat img_edge, labels, img_color, stats,centroids;
cv::threshold(img, img_edge, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);
bitwise_not(img_edge,img_edge);
cv::imshow("Image after threshold", img_edge);
int i, nccomps = cv::connectedComponentsWithStats (
img_edge, labels,
stats, centroids
);
cout << "Total Connected Components Detected: " << nccomps << endl;
vector<cv::Vec3b> colors(nccomps+1);
colors[0] = Vec3b(0,0,0); // background pixels remain black.
for( i = 1; i < nccomps; i++ ) {
colors[i] = Vec3b(rand()%256, rand()%256, rand()%256);
if( stats.at<int>(i, cv::CC_STAT_AREA) < 200 )
colors[i] = Vec3b(0,0,0); // small regions are painted with black too.
}
img_color = Mat::zeros(img.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<cv::Vec3b>(y, x) = colors[label];
}
cv::imshow("Labeled map", img_color);
cv::waitKey();
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