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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