目录
1.介绍连通域分割
连通域分割是一种图像处理技术，用于将图像中的相邻像素组成的区域划分为不同的连通域。这些像素具有相似的特性，如相近的灰度值或颜色。连通域分割可以用于物体检测、图像分割、目标跟踪等应用。
2.像素领域介绍
在连通域分割中，常用的领域关系有四领域和八领域。
- 四领域表示一个像素与其上下左右四个相邻像素连接。
- 八领域表示一个像素与其上、下、左、右、左上、右上、左下、右下八个相邻像素连接。
3.两遍法分割连通域
（橙色区域为目标物体，即前景像素）
1,第一遍扫描：
a. 从上往下，从左往右遍历图像的每个像素，检查其是否属于前景像素（包括目标物体）。如果是前景像素，则进行以下操作：
- 检查其上方和左方的像素
（1） 如果都是前景像素， 则取两者中像素的标签的最小值作为当前像素的标签。
（2）如果只有一个是前景像素，则将当前像素标记为该前景像素的标签。
（3） 如果两个方向都没有前景像素，则将当前像素标记为新的数字标签。（数字标签 从1开始，然后不断+1递增）
第一遍扫描的结果：
2.第二遍扫描：
a. 将同一连通区域内的不同相邻标签合并，取标签的最小值，使每个连通域只有一个标签。
第二遍扫描结果：
4.连通域分割函数
4.1只分割连通域的函数 connectedComponents()
int cv::connectedComponents ( InputArray image,
OutputArray labels,
int connectivity =8,
int ltype = CV_32S
）
- image:待标记不同连通域的图像单通道，数据类型必须为CV 8U。
- labels:标记不同连通域后的输出图像，与输入图像具有相同的尺寸。
- connectivity:标记连通域时使用的邻域种类，4表示4-邻域，8表示8-邻域，默认参数为8。
- ltype:输出图像的数据类型，目前支持CV 32S和CV 16U两种数据类型，默认参数为CV 32S
示例代码：
void connect_f(Mat image){
Mat rice,riceBW;
//将图像转成二值图像，用于统计连通域
cvtColor(image,rice,COLOR_BGR2GRAY);
threshold(rice,riceBW,50,255,THRESH_BINARY);
//生成随机颜色，用于区分不同连通域
RNG rng(10086);
Mat out;
int number= connectedComponents(riceBW,out,8,CV_16U);//统计图像中连通域的个数
vector<Vec4b> colors;
for(int i=0;i<number;i++){
//使用均匀分布的随机数确定颜色
Vec4b vec4=Vec4b(rng.uniform(0,256),rng.uniform(0,256),rng.uniform(0,256),rng.uniform(0,256));
colors.push_back(vec4);
}
//以不同颜色标记出不同的连通域
Mat result=Mat::zeros(rice.size(),image.type());
int w=result.cols;
int h=result.rows;
for(int row=0;row<h;row++){
for(int col=0;col<w;col++){
int label=out.at<uint16_t>(row,col);
if(label==0){//背景的黑色不改变
continue;
}
result.at<Vec4b>(row,col)=colors[label];
}
}
//显示结果
imwrite("/sdcard/DCIM/result.png",result);
}
4.2分割并统计连通域信息的函数connectedComponentsWithStats()
int cv::connectedComponentsWithStats ( InputArray image,
OutputArray labels,
OutputArray stats,
OutputArray centroids,
int connectivity =8,
int ltype = CV_32S
)
- image:待标记不同连通域的图像单通道，数据类型必须为CV_8U。
- labels:标记不同连通域后的输出图像，与输入图像具有相同的尺寸。
- stats:不同连通域的统计信息矩阵，矩阵的数据类型为CV 32S。阵中第i行是标签为i的连通域的统计特性。
- centroids:每个连通域的质心坐标，数据类型为CV 64F。
- connectivity:标记连通域时使用的邻域种类，4表示4-邻域，8表示8-邻域，默认参数值为8。
- ltype: 输出图像的数据类型，目前只支持CV 32S和CV 16U这两种数据类型，默认参数值为CV_32S。
示例代码：
//统计连通域信息
void connectedComponentsWithStats_f(Mat image){
Mat rice,riceBW;
//将图像转成二值图像，用于统计连通域
cvtColor(image,rice,COLOR_BGR2GRAY);
threshold(rice,riceBW,50,255,THRESH_BINARY);
Mat stats,centroids,out;
int number= connectedComponentsWithStats(riceBW,out,stats,centroids,8,CV_16U);
vector<Vec4b> colors;
RNG rng(10086);
for(int i=0;i<number;i++){
//使用均匀分别的随机数确定颜色
Vec4b vec4=Vec4b(rng.uniform(0,256),rng.uniform(0,256),rng.uniform(0,256),rng.uniform(0,256));
colors.push_back(vec4);
}
//以不同颜色标记出不同的连通域
for(int i=1;i<number;i++){
//中心位置
int center_x=centroids.at<double>(i,0);
int center_y=centroids.at<double>(i,1);
//矩形边框
int 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);
//中心位置绘制
circle(image,Point(center_x,center_y),2,Scalar(0,255,0),2,8,0);
//外接矩形
Rect rect(x,y,w,h);
rectangle(image,rect,colors[i],1,8,0);
putText(image, format("%d",i),Point(center_x,center_y),FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,Scalar(0,0,255),1);
ostringstream ss;
ss << "number:" <<i<<",area:"<<area<< std::endl;
}
//显示结果
imwrite("/sdcard/DCIM/image_Markers.png",image);
}
