OpenCV连通域数量统计学习示例

让我来详细讲解一下 "OpenCV连通域数量统计学习示例" 的完整攻略。

概述

"OpenCV连通域数量统计学习示例" 是一个通过 OpenCV 库实现的图像处理程序。该程序可以统计一张图片中连通域的数量，并将其展示在屏幕上。本篇攻略将详细介绍该程序的实现过程。

步骤

以下是实现该程序的步骤：

步骤一：导入 OpenCV 库

首先，我们需要导入 cv2 模块，这个模块是 OpenCV 库的一个 Python 接口，它会提供我们用于图像处理和计算机视觉的 API。

import cv2

步骤二：读取图片

使用 cv2.imread() 函数读取图片。

img = cv2.imread('image.png')

步骤三：预处理

对于读取的图像，我们需要进行一些预处理。这些预处理步骤可以包括调整图像大小、调整亮度、对比度、旋转等等。这里我们需要使用 cv2.cvtColor() 函数，将图像从 BGR 彩色空间转换为灰度图像, 以便进行下一步处理。

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

步骤四：二值化

接下来，我们需要将灰度图像转换为二值图像。在二值图像中，每个像素只有两种可能的值：0 或 1。

ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

步骤五：连通域标记

现在，我们需要找到二值图像中所有的连通域并进行标记。

_, markers = cv2.connectedComponents(thresh)

步骤六：计算连通域数量

最后，我们可以使用 numpy 库计算连通域的数量。

num_regions = len(np.unique(markers)) - 1

步骤七：展示结果

最后，我们可以在原始图像上绘制连通域数量，并在屏幕上展示结果。

cv2.putText(img, "Number of regions: {}".format(num_regions), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

示例说明

以下是两个使用 "OpenCV连通域数量统计学习示例" 的示例。

示例 1

对于一张包含多个物体的图片，比如一张包含多个圆形的图片，使用 "OpenCV连通域数量统计学习示例"，我们可以轻松正确计算出该图片中真实的圆形数量。

示例 2

对于一张数据表格图片，使用 "OpenCV连通域数量统计学习示例" 我们可以快速计算出该图片中表格数量。并且可以根据需求调用其它相关的 OpenCV API 进行更多的数据分析。