OpenCV联通组件扫描

2024-03-31 02:36
文章标签 组件 opencv 扫描 联通

本文主要是介绍OpenCV联通组件扫描,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

注:黑色背景

void ccl_demo()
{QString appPath = QCoreApplication::applicationDirPath();QString imagePath = appPath + "/rice.png";Mat img = cv::imread(imagePath.toStdString());if (img.empty()) {return;}namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("input", img);//高斯模糊:降噪GaussianBlur(img, img, Size(3, 3),0);//To gray imageMat gray, binary;cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);imshow("gray", gray);//OTSUdouble m_otsu = threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);imshow("BINARY", binary);ccl_stats_demo(binary);}
void ccl_stats_demo(Mat &image)
{Mat labels = Mat::zeros(image.size(), CV_32S);Mat stats, centrolds;int num_labels = connectedComponentsWithStats(image,labels,stats,centrolds,8, CV_32S, CCL_DEFAULT);vector<Vec3b> colorTable(num_labels);RNG rng(12345);//background colorcolorTable[0] = Vec3b(0, 0, 0);for (int i = 1; i < num_labels; i++){colorTable[i] = Vec3b(rng.uniform(0, 256), rng.uniform(0, 256), rng.uniform(0, 256));}Mat result = Mat::zeros(image.size(), CV_8UC3);int w = result.cols;int h = result.rows;for (int row = 0; row < h; row++){for (int col = 0; col < w; col++){int label = labels.at<int>(row, col);result.at<Vec3b>(row, col) = colorTable[label];}}for (int i = 1; i < num_labels; i++){//centerint cx = centrolds.at<double>(i, 0);int cy = centrolds.at<double>(i, 1);//rectangleint x = stats.at<int>(i, CC_STAT_LEFT);int y = stats.at<int>(i, CC_STAT_TOP);int w = stats.at<int>(i, CC_STAT_WIDTH);int h = stats.at<int>(i, CC_STAT_HEIGHT);int area = stats.at<int>(i, CC_STAT_AREA);circle(result, Point(cx, cy), 3, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);Rect box(x, y, w, h);rectangle(result, box, Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);putText(result, format("%d", area), Point(x,y), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.0, Scalar(0, 255, 255), 1);}putText(result, format("number:%d", num_labels-1), Point(10, 10), FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.0, Scalar(0, 0, 255), 1);imshow("CCL demo", result);
}

这篇关于OpenCV联通组件扫描的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.chinasem.cn/article/863204

相关文章

Python使用OpenCV实现获取视频时长的小工具

《Python使用OpenCV实现获取视频时长的小工具》在处理视频数据时,获取视频的时长是一项常见且基础的需求,本文将详细介绍如何使用Python和OpenCV获取视频时长,并对每一行代码进行深入解析... 目录一、代码实现二、代码解析1. 导入 OpenCV 库2. 定义获取视频时长的函数3. 打开视频文

Python如何将OpenCV摄像头视频流通过浏览器播放

《Python如何将OpenCV摄像头视频流通过浏览器播放》:本文主要介绍Python如何将OpenCV摄像头视频流通过浏览器播放的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完... 目录方法1:使用Flask + MJPEG流实现代码使用方法优点缺点方法2:使用WebSocket传输视

使用Python和OpenCV库实现实时颜色识别系统

《使用Python和OpenCV库实现实时颜色识别系统》:本文主要介绍使用Python和OpenCV库实现的实时颜色识别系统,这个系统能够通过摄像头捕捉视频流,并在视频中指定区域内识别主要颜色(红... 目录一、引言二、系统概述三、代码解析1. 导入库2. 颜色识别函数3. 主程序循环四、HSV色彩空间详解

OpenCV实现实时颜色检测的示例

《OpenCV实现实时颜色检测的示例》本文主要介绍了OpenCV实现实时颜色检测的示例,通过HSV色彩空间转换和色调范围判断实现红黄绿蓝颜色检测,包含视频捕捉、区域标记、颜色分析等功能,具有一定的参考... 目录一、引言二、系统概述三、代码解析1. 导入库2. 颜色识别函数3. 主程序循环四、HSV色彩空间

Spring组件实例化扩展点之InstantiationAwareBeanPostProcessor使用场景解析

《Spring组件实例化扩展点之InstantiationAwareBeanPostProcessor使用场景解析》InstantiationAwareBeanPostProcessor是Spring... 目录一、什么是InstantiationAwareBeanPostProcessor?二、核心方法解

Python中OpenCV与Matplotlib的图像操作入门指南

《Python中OpenCV与Matplotlib的图像操作入门指南》:本文主要介绍Python中OpenCV与Matplotlib的图像操作指南,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学... 目录一、环境准备二、图像的基本操作1. 图像读取、显示与保存 使用OpenCV操作2. 像素级操作3.

C/C++中OpenCV 矩阵运算的实现

《C/C++中OpenCV矩阵运算的实现》本文主要介绍了C/C++中OpenCV矩阵运算的实现,包括基本算术运算(标量与矩阵)、矩阵乘法、转置、逆矩阵、行列式、迹、范数等操作,感兴趣的可以了解一下... 目录矩阵的创建与初始化创建矩阵访问矩阵元素基本的算术运算 ➕➖✖️➗矩阵与标量运算矩阵与矩阵运算 (逐元

C/C++的OpenCV 进行图像梯度提取的几种实现

《C/C++的OpenCV进行图像梯度提取的几种实现》本文主要介绍了C/C++的OpenCV进行图像梯度提取的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的... 目录预www.chinasem.cn备知识1. 图像加载与预处理2. Sobel 算子计算 X 和 Y

C/C++和OpenCV实现调用摄像头

《C/C++和OpenCV实现调用摄像头》本文主要介绍了C/C++和OpenCV实现调用摄像头,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一... 目录准备工作1. 打开摄像头2. 读取视频帧3. 显示视频帧4. 释放资源5. 获取和设置摄像头属性

c/c++的opencv图像金字塔缩放实现

《c/c++的opencv图像金字塔缩放实现》本文主要介绍了c/c++的opencv图像金字塔缩放实现,通过对原始图像进行连续的下采样或上采样操作,生成一系列不同分辨率的图像,具有一定的参考价值,感兴... 目录图像金字塔简介图像下采样 (cv::pyrDown)图像上采样 (cv::pyrUp)C++ O