OpenCV实现图像连通组件标记与分析- matlab bwLabel;

code:

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream> using namespace cv;
using namespace std;
RNG rng();
void connected_component_demo(Mat &image);
void connected_component_stats_demo(Mat &image);
int main(int argc, char** argv)
{
Mat src = imread("./src/rice.png");
if (src.empty()) printf("could not load image...\n");
imshow("input", src);
connected_component_stats_demo(src);
connected_component_demo(src);
waitKey();
return ;
} void connected_component_demo(Mat &image)
{
//binarization.
Mat gray, binary;
cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
threshold(gray, binary, , , THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
//morphology.
Mat k = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(, ), Point(-, -));
morphologyEx(binary, binary, MORPH_OPEN, k);
morphologyEx(binary, binary, MORPH_CLOSE, k);
imshow("binary", binary);
imwrite("./ccla_binary.png", binary);
Mat labels = Mat::zeros(image.size(), CV_32S);
int num_labels = connectedComponents(binary, labels, , CV_32S);
printf("total labels: %d\n", (num_labels-));
vector<Vec3b> colors(num_labels);
//background color.
colors[] = Vec3b(, , );
//object color.
for (int i = ; i < num_labels; i++)
{
colors[i] = Vec3b(rng.uniform(, ), rng.uniform(, ), rng.uniform(, ));
}
//render result.
Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());
int w = image.cols;
int h = image.rows;
for (int row = ; row < h; row++)
{
for (int col = ; col < w; col++)
{
int label = labels.at<int>(row, col);
if (label == ) continue;
dst.at<Vec3b>(row, col) = colors[label];
}
}
imshow("ccla_demo", dst);
imwrite("./ccla_dst.png", dst); } void connected_component_stats_demo(Mat &image)
{
//binarization.
Mat gray, binary;
cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
threshold(gray, binary, , , THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
//morphology.
Mat k = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(, ), Point(-, -));
morphologyEx(binary, binary, MORPH_OPEN, k);
morphologyEx(binary, binary, MORPH_CLOSE, k);
imshow("binary", binary);
Mat labels = Mat::zeros(image.size(), CV_32S);
Mat stats, centroids;
int num_labels = connectedComponentsWithStats(binary, labels, stats, centroids, , );
printf("total labels: %d\n", (num_labels-));
vector<Vec3b> colors(num_labels);
//background color.
colors[] = Vec3b(, , );
//object color.
int b = rng.uniform(, );
int g = rng.uniform(, );
int r = rng.uniform(, );
for (int i = ; i < num_labels; i++)
{
colors[i] = Vec3b(, , );
}
//render result.
Mat dst = Mat::zeros(image.size(), image.type());
int w = image.cols;
int h = image.rows;
for (int row = ; row < h; row++)
{
for (int col = ; col < w; col++)
{
int label = labels.at<int>(row, col);
if (label == ) continue;
dst.at<Vec3b>(row, col) = colors[label];
}
} for (int i = ; i < num_labels; i++)
{
Vec2b pt = centroids.at<Vec2d>(i, );
int x = stats.at<int>(i, CC_STAT_LEFT);
int y = stats.at<int>(i, CC_STAT_TOP);
int width = stats.at<int>(i, CC_STAT_WIDTH);
int height = stats.at<int>(i, CC_STAT_HEIGHT);
int area = stats.at<int>(i, CC_STAT_AREA);
printf("area: %d, center point(%.2f, %.2f)\n", area, pt[], pt[]);
circle(dst, Point(pt[], pt[]), , Scalar(, , ), -, , );
rectangle(dst, Rect(x, y, width, height), Scalar(, , ), , , );
}
imshow("ccla-demo", dst);
imwrite("ccla_stats_dst.png", dst); }

参考

1.OpenCV实现图像连通组件标记与分析

End

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