OPENCV去除小連通區(qū)域,去除孔洞的實例講解
一、對于二值圖,0代表黑色,255代表白色。去除小連通區(qū)域與孔洞,小連通區(qū)域用8鄰域,孔洞用4鄰域。

函數(shù)名字為:void RemoveSmallRegion(Mat &Src, Mat &Dst,int AreaLimit, int CheckMode, int NeihborMode)
CheckMode: 0代表去除黑區(qū)域,1代表去除白區(qū)域; NeihborMode:0代表4鄰域,1代表8鄰域;
如果去除小連通區(qū)域CheckMode=1,NeihborMode=1去除孔洞CheckMode=0,NeihborMode=0
記錄每個像素點檢驗狀態(tài)的標(biāo)簽,0代表未檢查,1代表正在檢查,2代表檢查不合格(需要反轉(zhuǎn)顏色),3代表檢查合格或不需檢查 。
1.先對整個圖像掃描,如果是去除小連通區(qū)域,則將黑色的背景圖作為合格,像素值標(biāo)記為3,如果是去除孔洞,則將白色的色素點作為合格,像素值標(biāo)記為3。
2.掃面整個圖像,對圖像進(jìn)行處理。
void RemoveSmallRegion(Mat &Src, Mat &Dst,int AreaLimit, int CheckMode, int NeihborMode)
{
int RemoveCount = 0;
//新建一幅標(biāo)簽圖像初始化為0像素點,為了記錄每個像素點檢驗狀態(tài)的標(biāo)簽,0代表未檢查,1代表正在檢查,2代表檢查不合格(需要反轉(zhuǎn)顏色),3代表檢查合格或不需檢查
//初始化的圖像全部為0,未檢查
Mat PointLabel = Mat::zeros(Src.size(), CV_8UC1);
if (CheckMode == 1)//去除小連通區(qū)域的白色點
{
cout << "去除小連通域.";
for (int i = 0; i < Src.rows; i++)
{
for (int j = 0; j < Src.cols; j++)
{
if (Src.at<uchar>(i, j) < 10)
{
PointLabel.at<uchar>(i, j) = 3;//將背景黑色點標(biāo)記為合格,像素為3
}
}
}
}
else//去除孔洞,黑色點像素
{
cout << "去除孔洞";
for (int i = 0; i < Src.rows; i++)
{
for (int j = 0; j < Src.cols; j++)
{
if (Src.at<uchar>(i, j) > 10)
{
PointLabel.at<uchar>(i, j) = 3;//如果原圖是白色區(qū)域,標(biāo)記為合格,像素為3
}
}
}
}
vector<Point2i>NeihborPos;//將鄰域壓進(jìn)容器
NeihborPos.push_back(Point2i(-1, 0));
NeihborPos.push_back(Point2i(1, 0));
NeihborPos.push_back(Point2i(0, -1));
NeihborPos.push_back(Point2i(0, 1));
if (NeihborMode == 1)
{
cout << "Neighbor mode: 8鄰域." << endl;
NeihborPos.push_back(Point2i(-1, -1));
NeihborPos.push_back(Point2i(-1, 1));
NeihborPos.push_back(Point2i(1, -1));
NeihborPos.push_back(Point2i(1, 1));
}
else cout << "Neighbor mode: 4鄰域." << endl;
int NeihborCount = 4 + 4 * NeihborMode;
int CurrX = 0, CurrY = 0;
//開始檢測
for (int i = 0; i < Src.rows; i++)
{
for (int j = 0; j < Src.cols; j++)
{
if (PointLabel.at<uchar>(i, j) == 0)//標(biāo)簽圖像像素點為0,表示還未檢查的不合格點
{ //開始檢查
vector<Point2i>GrowBuffer;//記錄檢查像素點的個數(shù)
GrowBuffer.push_back(Point2i(j, i));
PointLabel.at<uchar>(i, j) = 1;//標(biāo)記為正在檢查
int CheckResult = 0;
for (int z = 0; z < GrowBuffer.size(); z++)
{
for (int q = 0; q < NeihborCount; q++)
{
CurrX = GrowBuffer.at(z).x + NeihborPos.at(q).x;
CurrY = GrowBuffer.at(z).y + NeihborPos.at(q).y;
if (CurrX >= 0 && CurrX<Src.cols&&CurrY >= 0 && CurrY<Src.rows) //防止越界
{
if (PointLabel.at<uchar>(CurrY, CurrX) == 0)
{
GrowBuffer.push_back(Point2i(CurrX, CurrY)); //鄰域點加入buffer
PointLabel.at<uchar>(CurrY, CurrX) = 1; //更新鄰域點的檢查標(biāo)簽,避免重復(fù)檢查
}
}
}
}
if (GrowBuffer.size()>AreaLimit) //判斷結(jié)果(是否超出限定的大?。?為未超出,2為超出
CheckResult = 2;
else
{
CheckResult = 1;
RemoveCount++;//記錄有多少區(qū)域被去除
}
for (int z = 0; z < GrowBuffer.size(); z++)
{
CurrX = GrowBuffer.at(z).x;
CurrY = GrowBuffer.at(z).y;
PointLabel.at<uchar>(CurrY,CurrX)+=CheckResult;//標(biāo)記不合格的像素點,像素值為2
}
//********結(jié)束該點處的檢查**********
}
}
}
CheckMode = 255 * (1 - CheckMode);
//開始反轉(zhuǎn)面積過小的區(qū)域
for (int i = 0; i < Src.rows; ++i)
{
for (int j = 0; j < Src.cols; ++j)
{
if (PointLabel.at<uchar>(i,j)==2)
{
Dst.at<uchar>(i, j) = CheckMode;
}
else if (PointLabel.at<uchar>(i, j) == 3)
{
Dst.at<uchar>(i, j) = Src.at<uchar>(i, j);
}
}
}
cout << RemoveCount << " objects removed." << endl;
}
調(diào)用函數(shù):dst是原來的二值圖。
Mat erzhi1 = Mat::zeros(srcImage.rows, srcImage.cols, CV_8UC1);
RemoveSmallRegion(dst, erzhi,100, 1, 1);
RemoveSmallRegion(erzhi, erzhi,100, 0, 0);
imshow("erzhi1", erzhi);

和之前的圖像相比

以上這篇OPENCV去除小連通區(qū)域,去除孔洞的實例講解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
python取均勻不重復(fù)的隨機(jī)數(shù)方式
今天小編就為大家分享一篇python取均勻不重復(fù)的隨機(jī)數(shù)方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-11-11
Python爬蟲實例_利用百度地圖API批量獲取城市所有的POI點
下面小編就為大家分享一篇Python爬蟲實例_利用百度地圖API批量獲取城市所有的POI點,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-01-01
Python在Scrapy中設(shè)置采集深度的實現(xiàn)
Scrapy是一個功能強(qiáng)大的Python爬蟲框架,通過設(shè)置采集深度,可以優(yōu)化爬蟲效率,并防止爬蟲陷入無盡的鏈接循環(huán),本文詳細(xì)介紹了如何在Scrapy中控制采集深度,感興趣的可以了解一下2024-10-10

