Python OpenCV：探索连通区域检测与噪声过滤技术

老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于Python OpenCV：探索连通区域检测与噪声过滤技术和的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享Python OpenCV：探索连通区域检测与噪声过滤技术以及的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

将numpy 导入为np 从集合导入计数器 def 后处理（自身，img）: # 先将其设为灰度图 img=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_=np.array(img.copy(), dtype=np.int8) 连接性=4 # 连接的组件 num_labels、标签、统计信息、质心=cv2.connectedComponentsWithStats(img_、连接性、cv2.CV_8U) # 标签是由连接区域编号组成的掩码。尺寸与原始图像相对应。 标签=np.array(标签， dtype=np.float) # 统计每个连通区域的元素数量并排序。这里我希望图像只包含三个或更少的区域，所以most_common(3) maxnum=Counter(labels.flatten()).most_common(3) maxnum=排序([x[0] for x in maxnum]) # 制作一个由背景和最多n个连接区域组成的Mask 背景=np.zeros_like(标签)

if len(maxnum)==1: 经过 elif len(maxnum)==2: 背景[标签==maxnum[1]]=1 否则： 背景[标签==maxnum[1]]=1 背景[标签==maxnum[2]]=1 # img[background==0]=0 可以得到过滤连通区域后的图像 # 接下来使用侵蚀-膨胀去除连接区域的毛刺 K_大小=10 内核=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (K_SIZE, K_SIZE)) 背景=cv2.morphologyEx（背景，cv2.MORPH_OPEN，内核） 背景=cv2.morphologyEx（背景，cv2.MORPH_CLOSE，内核） img[背景==0]=0 # 返回灰度图像

用户评论

あ浅浅の嘚僾

终于学会用OpenCV找连通区域了！感觉代码简洁很多。

    有20位网友表示赞同！

夜晟洛

这篇文章介绍的很详细，我尝试了一下都能完美运行！

    有11位网友表示赞同！

不忘初心

之前一直纠结怎么去除图片中的噪点，现在懂了原来可以用连通组件过滤啊!

    有16位网友表示赞同！

北染陌人

图像处理确实好烦，幸好有OpenCV帮我解决难题。

    有13位网友表示赞同！

七夏i

要学会Python OpenCV才能做更高级的图像分析吧！

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笑傲苍穹

连通区域这个概念一直没搞懂，看了文章突然豁然开朗啊！

    有13位网友表示赞同！

繁华若梦

这篇教程真是太棒啦！以前总是找不来适合新手的教程。

    有13位网友表示赞同！

独角戏°

噪点过滤 really helpful! 现在图像分析效果明显更好啦!

    有19位网友表示赞同！

若他只爱我。

OpenCV真是一款神奇的库，功能强大又好学。

    有5位网友表示赞同！

不浪漫罪名

我最近在做图像分割的任务，这个算法可以用来做吗？

    有16位网友表示赞同！

情如薄纱

看来要用到连通区域的时候可得先把代码背下来了！

    有17位网友表示赞同！

■孤独像过不去的桥≈

现在计算机视觉越来越普及了，要学Python OpenCV确实是必不可少的技能。

    有16位网友表示赞同！

莫名的青春

这个教程的例子很好理解，感谢作者分享代码和讲解！

    有12位网友表示赞同！

麝香味

图像处理真复杂啊，OpenCV的API还蛮复杂的…

    有5位网友表示赞同！

在哪跌倒こ就在哪躺下

希望以后能学到更多OpenCV方面的知识，做更有趣的作品！

    有16位网友表示赞同！

浅笑√倾城

我尝试用这个方法处理了一些医学影像数据，效果还挺好。

    有16位网友表示赞同！

凝残月

这篇文章让我对连通组件有了更直观的理解。

    有8位网友表示赞同！

话扎心

学习OpenCV真是长久战啊，但终将会胜利！

    有8位网友表示赞同！

灬一抹丶苍白

看来噪点过滤很重要呀，以后一定要注意这个步骤！

    有14位网友表示赞同！

浅巷°

我要开始自己实践一下了，相信这篇教程能给我很好的指导！

    有18位网友表示赞同！

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