OpenCV执行连通分量标记的方法是什么(opencv,开发技术)

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1.OpenCV 连通分量标记和分析

在本教程的第一部分，我们将回顾 OpenCV 提供的用于执行连通分量标记和分析的四个函数。这些函数中最受欢迎的是cv2.connectedComponentsWithStats。

首先，我们将配置我们的开发环境并查看我们的项目目录结构。

接下来，我们将实现两种形式的连通分量分析：

一种方法将演示如何使用 OpenCV 的连通分量标记和分析函数，计算每个连通分量的统计数据，然后单独提取/可视化每个连通分量。

第二种方法显示了连接分量分析的实际示例。我们对车牌进行阈值化，然后使用连通分量分析仅提取车牌字符。

1.1 OpenCV 连通分量标记和分析函数

OpenCV 提供了四种连通分量分析函数：

• cv2.connectedComponents

• cv2.connectedComponentsWithStats

• cv2.connectedComponentsWithAlgorithm

• cv2.connectedComponentsWithStatsWithAlgorithm

最流行的方法是 cv2.connectedComponentsWithStats，它返回以下信息：

• 连通分量的边界框

• 连通分量的面积（以像素为单位）

• 连通分量的质心/中心 (x, y) 坐标

第一种方法，cv2.connectedComponents，和第二种方法一样，只是不返回上面的统计信息。在绝大多数情况下，您将需要统计信息，因此简单地使用 cv2.connectedComponentsWithStats 即可。

第三种方法 cv2.connectedComponentsWithAlgorithm 实现了更快、更有效的连通分量分析算法。

如果您使用并行处理支持编译 OpenCV，则 cv2.connectedComponentsWithAlgorithm 和 cv2.connectedComponentsWithStatsWithAlgorithm 将比前两个运行得更快。

但一般来说，坚持使用 cv2.connectedComponentsWithStats 直到您熟悉连通分量标记。

1.2 项目结构

在我们使用 OpenCV 实现连通分量标记和分析之前，让我们先来看看我们的项目目录结构。

我们将应用连通分量分析来自动过滤车牌 (license_plate.png) 中的字符。

为了完成这项任务并了解有关连通分量分析的更多信息，我们将实现两个 Python 脚本：

basic_connected_components.py：演示如何应用连通分量标记，提取每个组件及其统计数据，并在我们的屏幕上可视化它们。

filtering_connected_components.py：应用连通分量标记，通过检查每个连通分量的宽度、高度和面积（以像素为单位）过滤掉非牌照字符。

2.案例实现

2.1 使用 OpenCV 实现基本的连通分量标记

让我们开始使用 OpenCV 实现连通分量分析。

打开项目文件夹中的 basic_connected_components.py 文件，让我们开始工作：

#导入相关包#导入必要的包importargparseimportcv2#解析构建的参数解析器ap=argparse.ArgumentParser()ap.add_argument("-i","--image",required=True,help="pathtoinputimage")ap.add_argument("-c","--connectivity",type=int,default=4,help="connectivityforconnectedanalysis")args=vars(ap.parse_args())#将参数转为字典格式

我们有两个命令行参数

–image：输入图像路径

–connectivity：4连通或者8连通

接下来，进行图像预处理操作

#加载输入图像，将其转换为灰度，并对其进行阈值处理image=cv2.imread(args["image"])gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)thresh=cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY|cv2.THRESH_OTSU)[1]

阈值处理以后，将得到如下图像：

请注意车牌字符在黑色背景上显示为白色。但是，输入图像中也有一堆噪声也显示为前景（白色）。我们的目标是应用连通分量分析来过滤掉这些噪声区域，只留下车牌字符。

但在我们开始之前，让我们先学习如何使用 cv2.connectedComponentsWithStats 函数：

output=cv2.connectedComponentsWithStats(thresh,args["connectivity"],cv2.CV_32S)(numLabels,labels,stats,centroids)=output

使用OpenCV的cv2.connectedComponentsWithStats 执行连通分量分析。我们在这里传入三个参数：

• 阈值化后的图像

• 4连通还是8连通

• 数据类型（应该使用cv2.CV_32S）

然后 cv2.connectedComponentsWithStats 返回一个 4 元组：

• 检测到的唯一标签总数（即总连通分量数）

• 一个名为labels的掩码， 掩码与我们的输入阈值图像具有相同的空间维度。对于labels中的每个位置，我们都有一个整数 ID 值，该值对应于像素所属的连通分量。您将在本节后面学习如何过滤labels矩阵。

• stats：每个连通分量的统计信息，包括边界框坐标和面积（以像素为单位）。

• 每个连通分量的质心（即中心）（x，y）坐标。

让我们开始解析这些数值：

#遍历每个连通分量foriinrange(0,numLabels):#0表示的是背景连通分量，忽略ifi==0:text="examiningcomponent{}/{}(background)".format(i+1,numLabels)#otherwise,weareexamininganactualconnectedcomponentelse:text="examiningcomponent{}/{}".format(i+1,numLabels)#打印当前的状态信息print("[INFO]{}".format(text))#提取当前标签的连通分量统计信息和质心x=stats[i,cv2.CC_STAT_LEFT]y=stats[i,cv2.CC_STAT_TOP]w=stats[i,cv2.CC_STAT_WIDTH]h=stats[i,cv2.CC_STAT_HEIGHT]area=stats[i,cv2.CC_STAT_AREA](cX,cY)=centroids[i]

if/else语句说明：

• 第一个连通分量，即ID 为 0，始终是背景。我们通常会忽略背景，但如果您需要它，请记住 ID=0 包含它。

• 否则，如果 i > 0，那么我们知道该连通分量值得进一步探索。

解析我们的统计数据和质心列表：

• 连通分量的起始x坐标

• 连通分量的起始y坐标

• 连通分量的宽（w)

• 连通分量的高（h)

• 连通分量的质心坐标（x,y)

#可视化边界框和当前连通分量的质心#clone原始图，在图上画当前连通分量的边界框以及质心output=image.copy()cv2.rectangle(output,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),3)cv2.circle(output,(int(cX),int(cY)),4,(0,0,255),-1)

创建一个我们可以绘制的输出图像。然后我们将当前的连通分量的边界框绘制为绿色矩形，将质心绘制为红色圆圈。

我们的最终代码块演示了如何为当前连通分量创建掩码：

#创建掩码componentMask=(labels==i).astype("uint8")*255#显示输出图像和掩码cv2.imshow("Output",output)cv2.imshow("ConnectedComponent",componentMask)cv2.waitKey(0)

首先在labels中找到与当前组件 ID 相等的所有位置。然后我们将结果转换为一个无符号的 8 位整数，其中背景值为 0，前景值为 255。最后显示原始图以及掩码图。

第一个连通分量实际上是我们的背景。我们通常会跳过，因为通常不需要背景。 然后显示其余连通分量。对于每个连通分量，我们绘制边界框（绿色矩形）和质心/中心（红色圆圈）。 您可能已经注意到，其中一些连接的组件是车牌字符，而另一些则只是“噪音”。我们将在下一部分解决这个问题。

2.2 完整代码

#导入必要的包importargparseimportcv2#解析构建的参数解析器ap=argparse.ArgumentParser()ap.add_argument("-i","--image",default="plate.jpg",help="pathtoinputimage")ap.add_argument("-c","--connectivity",type=int,default=4,help="connectivityforconnectedanalysis")args=vars(ap.parse_args())#将参数转为字典格式#加载输入图像，将其转换为灰度，并对其进行阈值处理image=cv2.imread(args["image"])cv2.imshow("src",image)gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)thresh=cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY|cv2.THRESH_OTSU)[1]cv2.imshow("threshold",thresh)#对阈值化后的图像应用连通分量分析output=cv2.connectedComponentsWithStats(thresh,args["connectivity"],cv2.CV_32S)(numLabels,labels,stats,centroids)=output#遍历每个连通分量foriinrange(0,numLabels):#0表示的是背景连通分量，忽略ifi==0:text="examiningcomponent{}/{}(background)".format(i+1,numLabels)#otherwise,weareexamininganactualconnectedcomponentelse:text="examiningcomponent{}/{}".format(i+1,numLabels)#打印当前的状态信息print("[INFO]{}".format(text))#提取当前标签的连通分量统计信息和质心x=stats[i,cv2.CC_STAT_LEFT]y=stats[i,cv2.CC_STAT_TOP]w=stats[i,cv2.CC_STAT_WIDTH]h=stats[i,cv2.CC_STAT_HEIGHT]area=stats[i,cv2.CC_STAT_AREA](cX,cY)=centroids[i]#可视化边界框和当前连通分量的质心#clone原始图，在图上画当前连通分量的边界框以及质心output=image.copy()cv2.rectangle(output,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),3)cv2.circle(output,(int(cX),int(cY)),4,(0,0,255),-1)#创建掩码componentMask=(labels==i).astype("uint8")*255#显示输出图像和掩码cv2.imshow("Output",output)cv2.imshow("ConnectedComponent",componentMask)cv2.waitKey(0)

2.3 过滤连通分量

我们之前的代码示例演示了如何使用 OpenCV 提取连接的组件，但没有演示如何过滤它们。

importnumpyasnpimportargparseimportcv2ap=argparse.ArgumentParser()ap.add_argument("-i","--image",default="plate.jpg",help="pathtoimage")ap.add_argument("-c","--connectivity",type=int,default=4,help="connectivityforconnectedcomponentanalysis")args=vars(ap.parse_args())#加载图像，转为灰度，二值化image=cv2.imread(args["image"])gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)_,thresh=cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_OTSU|cv2.THRESH_BINARY)#应用连通分量分析output=cv2.connectedComponentsWithStats(thresh,connectivity=args["connectivity"],ltype=cv2.CV_32S)(numLabels,labels,stats,centriods)=outputmask=np.zeros(gray.shape,dtype="uint8")foriinrange(1,numLabels):#忽略背景x=stats[i,cv2.CC_STAT_LEFT]#[i,0]y=stats[i,cv2.CC_STAT_TOP]#[i,1]w=stats[i,cv2.CC_STAT_WIDTH]#[i,2]h=stats[i,cv2.CC_STAT_HEIGHT]#[i,3]area=stats[i,cv2.CC_STAT_AREA]#[i,4]#确保宽高以及面积既不太大也不太小keepWidth=w>50andw<500keepHeight=h>150andh<650keepArea=area>500andarea<25000#我使用print语句显示每个连接组件的宽度、高度和面积，#同时将它们单独显示在屏幕上。我记录了车牌字符的宽度、高度和面积，并找到了它们的最小/最大值，#对于您自己的应用程序也应该这样做。ifall((keepWidth,keepHeight,keepArea)):print("[INFO]keepconnectedcomponent'{}'".format(i))componentMask=(labels==i).astype("uint8")*255mask=cv2.bitwise_or(mask,componentMask)cv2.imshow("Image",image)cv2.imshow("Chracters",mask)cv2.waitKey(0)

如果我们正在构建一个自动牌照/车牌识别(ALPR/ANPR)系统，我们将获取这些字符，然后将它们传递给光学字符识别(OCR)算法进行识别。但这一切都取决于我们是否能够将字符二值化并提取它们，连通分量分析使我们能够做到这一点!

2.4 C++代码案例

#include<opencv2/core/utility.hpp>#include"opencv2/imgproc.hpp"#include"opencv2/imgcodecs.hpp"#include"opencv2/highgui.hpp"#include<iostream>usingnamespacecv;usingnamespacestd;Matimg;intthreshval=100;staticvoidon_trackbar(int,void*){Matbw=threshval<128?(img<threshval):(img>threshval);MatlabelImage(img.size(),CV_32S);intnLabels=connectedComponents(bw,labelImage,8);std::vector<Vec3b>colors(nLabels);colors[0]=Vec3b(0,0,0);//backgroundfor(intlabel=1;label<nLabels;++label){colors[label]=Vec3b((rand()&255),(rand()&255),(rand()&255));}Matdst(img.size(),CV_8UC3);for(intr=0;r<dst.rows;++r){for(intc=0;c<dst.cols;++c){intlabel=labelImage.at<int>(r,c);Vec3b&pixel=dst.at<Vec3b>(r,c);pixel=colors[label];}}imshow("ConnectedComponents",dst);}intmain(intargc,constchar**argv){CommandLineParserparser(argc,argv,"{@image|stuff.jpg|imageforconvertingtoagrayscale}");parser.about("\nThisprogramdemonstratesconnectedcomponentsanduseofthetrackbar\n");parser.printMessage();cout<<"\nTheimageisconvertedtograyscaleanddisplayed,anotherimagehasatrackbar\n""thatcontrolsthresholdingandtherebytheextractedcontourswhicharedrawnincolor\n";StringinputImage=parser.get<string>(0);img=imread(samples::findFile(inputImage),IMREAD_GRAYSCALE);if(img.empty()){cout<<"Couldnotreadinputimagefile:"<<inputImage<<endl;returnEXIT_FAILURE;}imshow("Image",img);namedWindow("ConnectedComponents",WINDOW_AUTOSIZE);createTrackbar("Threshold","ConnectedComponents",&threshval,255,on_trackbar);on_trackbar(threshval,0);waitKey(0);returnEXIT_SUCCESS;}

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