http://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/40272875 使用OpenCV查找二值图中最大连通区域 标签: OpenCVfindCoutours 2014-10-19 22:31 2802人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 图像与OpenCV(15)  版权声明:本文为shaoxiaohu原创文章,欢迎转载,请注明出处,谢谢. 上一篇博文中介绍了matlab查找最大连通区域的方法,OpenCV函数中也有类似的函数与之对应,findC

Given n nodes labeled from 0 to n - 1 and a list of undirected edges (each edge is a pair of nodes), write a function to find the number of connected components in an undirected graph. Example 1: 0          3 |          | 1 --- 2    4 Given n = 5 and

连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状.而内.外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225 轮廓的简单提取算法如下: 系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的像素.当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,直到再次发现新的成分. 代码: #include <iostream> #include <opencv2\

http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/17362457 连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状.而内.外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225 轮廓的简单提取算法如下: 系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的像素.当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,

http://blog.csdn.net/cooelf/article/details/26581539?utm_source=tuicool&utm_medium=referral OpenCV:二值图像连通区域分析与标记算法实现 标签: OpenCV连通图两边扫描法种子填充法形成标记算法 2014-05-22 14:30 2058人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(6)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   编译环境: 操作系统

知识掌握 cv2.threshold()函数: 设置固定级别的阈值应用于多通道矩阵,将灰度图像变换二值图像,或去除指定级别的噪声,或过滤掉过小或者过大的像素点. Python: cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst 在其中: src:表示的是图片源 thresh:表示的是阈值(起始值) maxval:表示的是最大值 type:表示的是这里划分的时候使用的是什么类型的算法,常用值为0(cv2.THRESH_BIN

1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L, 'Area');(3)Remove small objects. 

转载自einyboy的博文Matlab的regionprops详解 1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L,

根据朋友给的一份原理写的 感觉还挺清楚 #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> using namespace cv; #define MAXWIDTH 352 #define MAXHEIGHT 288 typedef struct PTNode{ int data; int parent; }PTNode; void GetCCL(Mat &imgsrc, Mat &am

Given n nodes labeled from 0 to n - 1 and a list of undirected edges (each edge is a pair of nodes), write a function to find the number of connected components in an undirected graph. Example 1: 0          3 |          | 1 --- 2    4 Given n = 5 and

有时候要将二值化图像中最大的连通域保存下来.以下函数提供了一种方法: %function [img]=maxLianTongYu(I):求图像中最大的连通域 %输入:I 输入图像 %输出:img 仅包括最大连通域的图像 function [img]=maxLianTongYu(I) if length(size(I))>2 I = rgb2gray(I); end if ~islogical(I) imBw = im2bw(I); %转换为二值化图像 else imBw = I; end imB

Given n nodes labeled from 0 to n - 1 and a list of undirected edges (each edge is a pair of nodes), write a function to find the number of connected components in an undirected graph. Example 1: 0        3 |          | 1 --- 2    4 Given n = 5 and e

MSER(Maximally Stable Extrernal Regions)是区域检测中影响最大的算法 1. 原理 MSER基于分水岭的概念:对图像进行二值化,二值化阈值取[0, 255],这样二值化图像就经历一个从全黑到全白的过程(就像水位不断上升的俯瞰图).在这个过程中,有些连通区域面积随阈值上升的变化很小,这种区域就叫MSER. ,其中Qi表示第i个连通区域的面积,Δ表示微小的阈值变化(注水),当vi小于给定阈值时认为该区域为MSER. 显然,这样检测得到的MSER内部灰度值是小于边界

内容涉及:二值图像转换 / 检测连通区域面积 / 在原图上画框等 import cv2 import numpy as np for n in open('list.txt'): # list.txt为目标文件列表 path = n[:-1] # 去除文件路径的换行符 img = cv2.imread(path) gray =cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图像转灰度 ret, binary = cv2.threshold(gray, 75, 25

1. tracker = cv2.multiTracker_create() 获得追踪的初始化结果 2.cv2.TrackerKCF_create() 获得KCF追踪器 3.cv2.resize(frame, (w, h), cv2.INTER_AEAR)  # 进行图像大小的重新变化参数说明:frame表示输入图片,(w, h) 表示变化后的长和宽, cv2.INTER_AEAR表示插值的方法 4.cv2.selectROI(‘Frame’, frame, fromCenter=False,s

本文链接:https://blog.csdn.net/qq878594585/article/details/81838260本文为作者原创文章,未经同意严禁转载! opencv中的仿射变换在python中的应用并未发现有细致的讲解,函数cv2.warpAffine的参数也模糊不清,今天和大家分享一下参数的功能和具体效果,如下: 官方给出的参数为: cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]])

给定一个二维的矩阵,包含 'X' 和 'O'(字母 O). 找到所有被 'X' 围绕的区域,并将这些区域里所有的 'O' 用 'X' 填充. 示例: X X X X X O O X X X O X X O X X 运行你的函数后,矩阵变为: X X X X X X X X X X X X X O X X 解释: 被围绕的区间不会存在于边界上,换句话说,任何边界上的 'O' 都不会被填充为 'X'. 任何不在边界上,或不与边界上的 'O' 相连的 'O' 最终都会被填充为 'X'.如果两个元素在水

UVA 572 -- Oil Deposits(DFS求连通块) 图也有DFS和BFS遍历,由于DFS更好写,所以一般用DFS寻找连通块. 下述代码用一个二重循环来找到当前格子的相邻8个格子,也可用常量数组或者写8条DFS调用. 下述算法是:种子填充(floodfill) 两种连通区域 四连通区域:从区域内一点出发,可通过上.下.左.右四个方向的移动组合,在不越出区域的前提下,能到达区域内的任意像素 八连通区域:从区域内每一像素出发,可通过八个方向,即上.下.左.右.左上.右上.左下.右下移动的

技术背景 连通性检测是图论中常常遇到的一个问题,我们可以用五子棋的思路来理解这个问题五子棋中,横.竖.斜相邻的两个棋子,被认为是相连接的,而一样的道理,在一个二维的图中,只要在横.竖.斜三个方向中的一个存在相邻的情况,就可以认为图上相连通的.比如以下案例中的python数组,3号元素和5号元素就是相连接的,5号元素和6号元素也是相连接的,因此这三个元素实际上是属于同一个区域的: array([[0, 3, 0], [0, 5, 0], [6, 0, 0]]) 而再如下面这个例子,其中的1.2.3

问题是这样的,有一幅经过二值化处理之后的图像,我们希望统计其中细胞的个数,和不同粘连情况的细胞个数,比如,下图中有1个细胞组成连通区域的,也有2个细胞组成连通区域的,也有更多个细胞组成连通区域的,我们希望分别统计不同的情况. 我想出的一种可行的方法是这样的: 通过图像形态学的处理erode,将一些邻接的细胞分离开来,并减少单个像素的噪声干扰 计算其中的连通域 计算每一个连通域的面积 根据面积计算其中的聚类,其中聚类算法采用kmeans,其中k,由用户设定 根据聚类的情况计算其中细胞数 里面的采用