如何使用连通分量统计黑色背景图像上的白色区域数量？

基于连通分量的黑色背景图像上的白色区域计数

您希望统计一张黑色背景图像中白色区域的数量，可以通过以下步骤实现：

1. 图像二值化： 将图像转换为黑白图像，将白色像素设为 1，黑色像素设为 0。
2. 使用 cv2.connectedcomponentswithstats 查找连通区域： 此函数将图像中的白色区域分组为连通组件，并提供有关每个组件的统计信息（例如面积和重心）。
3. 过滤不合格组件： 移除面积过大的组件（可能对应于整个图像背景）。
4. 绘制和标记组件： 在原始图像上绘制白色组件的矩形，并在每个组件上标记其编号。

以下 python 代码可用于实现此过程：

import cv2
import numpy as np

# 读图像
original_img = cv2.imread('image.png')

# 二值化
_, bin_img = cv2.threshold(original_img, 0, 1, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找连通区域
ret, labels, stats, centroid = cv2.connectedComponentsWithStats(bin_img, connectivity=4)

# 过滤不合格组件
idx = 1
for stat in stats:
    if (stat[2] - stat[0]) > bin_img.shape[0] / 2:
        continue

    # 绘制和标记组件
    cv2.rectangle(original_img, (stat[0], stat[1]), (stat[0] + stat[2], stat[1] + stat[3]), (0, 0, 255), 2)
    cv2.putText(original_img, str(idx), (stat[0], stat[1] + 25), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (255, 25, 25), 2)
    idx += 1

# 显示结果
cv2.imshow('Result', original_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

使用此方法，您可以有效地统计黑色背景图像中白色区域的数量。

以上就是如何使用连通分量统计黑色背景图像上的白色区域数量？的详细内容，更多请关注其它相关文章！