opencv 连通域笔记

连通域有点像图像分割，可以对着二值图分割，能返回几个连通域，起始坐标，面积。

感觉和轮廓检测有点点类似。

参数介绍：

1.3cv2.connectedComponentsWithStats（）
这个函数的作用是对一幅图像进行连通域提取，并返回找到的连通域的信息：retval、labels、stats、centroids

num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(image, connectivity=8, ltype=None)
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参数介绍如下：
image：也就是输入图像，必须是二值图，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。返回值：
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）
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，示例如下： 0 0 720 720 291805
centroids：连通域的中心点

这个也可以：

ret, markers = cv2.connectedComponents(bin_clo)

bin_clo是二值图

import cv2
import numpy as np

# 读入图片
img = cv2.imread("001.jpg")
# 中值滤波，去噪
img = cv2.medianBlur(img, 3)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.namedWindow('original', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.imshow('original', gray)

# 阈值分割得到二值化图片
ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

# 膨胀操作
kernel2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
bin_clo = cv2.dilate(binary, kernel2, iterations=2)

# 连通域分析
num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(bin_clo, connectivity=8)

# 查看各个返回值
# 连通域数量
print('num_labels = ',num_labels)
# 连通域的信息：对应各个轮廓的x、y、width、height和面积
print('stats = ',stats)
# 连通域的中心点
print('centroids = ',centroids)
# 每一个像素的标签1、2、3.。。，同一个连通域的标签是一致的
print('labels = ',labels)

# 不同的连通域赋予不同的颜色
output = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 3), np.uint8)
for i in range(1, num_labels):

    mask = labels == i
    output[:, :, 0][mask] = np.random.randint(0, 255)
    output[:, :, 1][mask] = np.random.randint(0, 255)
    output[:, :, 2][mask] = np.random.randint(0, 255)
cv2.imshow('oginal', output)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

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