場景需求
使用OpenCV，往往遇到這類場景：需要清除目標圖像中比較小的噪聲區，保留主要區域信息。
特此分享自己寫的一個簡單的清除小面積連通域函數，邏輯比較簡單，給大家留出了足夠的發展空間，根據自身場景需求進行調整。
原理可以簡單歸結為：搜索圖像的連通區輪廓->遍歷各個連通區->基于閾值刪除面積較小的連通區
運行速度方面，我沒單獨測試過這個單元，大家如果試過之后太慢可以評論告訴我哦~
反正平常我工作跑那種2000*2000的圖像，這個函數的耗時幾乎忽略不計。。。
C++實現代碼
/**
* @brief Clear_MicroConnected_Areas 清除微小面積連通區函數
* @param src 輸入圖像矩陣
* @param dst 輸出結果
* @return min_area 設定的最小面積清除閾值
*/
void Clear_MicroConnected_Areas(cv::Mat src, cv::Mat dst, double min_area)
{
// 備份復制
dst = src.clone();
std::vectorstd::vectorcv::Point> > contours; // 創建輪廓容器
std::vectorcv::Vec4i> hierarchy;
// 尋找輪廓的函數
// 第四個參數CV_RETR_EXTERNAL，表示尋找最外圍輪廓
// 第五個參數CV_CHAIN_APPROX_NONE，表示保存物體邊界上所有連續的輪廓點到contours向量內
cv::findContours(src, contours, hierarchy, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE, cv::Point());
if (!contours.empty() !hierarchy.empty())
{
std::vectorstd::vectorcv::Point> >::const_iterator itc = contours.begin();
// 遍歷所有輪廓
while (itc != contours.end())
{
// 定位當前輪廓所在位置
cv::Rect rect = cv::boundingRect(cv::Mat(*itc));
// contourArea函數計算連通區面積
double area = contourArea(*itc);
// 若面積小于設置的閾值
if (area min_area)
{
// 遍歷輪廓所在位置所有像素點
for (int i = rect.y; i rect.y + rect.height; i++)
{
uchar *output_data = dst.ptruchar>(i);
for (int j = rect.x; j rect.x + rect.width; j++)
{
// 將連通區的值置0
if (output_data[j] == 255)
{
output_data[j] = 0;
}
}
}
}
itc++;
}
}
}
測試代碼
#includeiostream>
#includeopencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
void Clear_MicroConnected_Areas(cv::Mat src, cv::Mat dst, double min_area);
int main(void)
{
Mat A = Mat::zeros(500, 500, CV_8UC1);
circle(A, Point2i(100, 100), 50, 255, -1);
circle(A, Point2i(300, 400), 15, 255, -1);
Mat B;
Clear_MicroConnected_Areas(A, B, 1000);
imshow("before:A", A);
imshow("after:B", B);
waitKey(0);
system("pause");
return 0;
}
void Clear_MicroConnected_Areas(cv::Mat src, cv::Mat dst, double min_area)
{
// 備份復制
dst = src.clone();
std::vectorstd::vectorcv::Point> > contours; // 創建輪廓容器
std::vectorcv::Vec4i> hierarchy;
// 尋找輪廓的函數
// 第四個參數CV_RETR_EXTERNAL，表示尋找最外圍輪廓
// 第五個參數CV_CHAIN_APPROX_NONE，表示保存物體邊界上所有連續的輪廓點到contours向量內
cv::findContours(src, contours, hierarchy, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE, cv::Point());
if (!contours.empty() !hierarchy.empty())
{
std::vectorstd::vectorcv::Point> >::const_iterator itc = contours.begin();
// 遍歷所有輪廓
while (itc != contours.end())
{
// 定位當前輪廓所在位置
cv::Rect rect = cv::boundingRect(cv::Mat(*itc));
// contourArea函數計算連通區面積
double area = contourArea(*itc);
// 若面積小于設置的閾值
if (area min_area)
{
// 遍歷輪廓所在位置所有像素點
for (int i = rect.y; i rect.y + rect.height; i++)
{
uchar *output_data = dst.ptruchar>(i);
for (int j = rect.x; j rect.x + rect.width; j++)
{
// 將連通區的值置0
if (output_data[j] == 255)
{
output_data[j] = 0;
}
}
}
}
itc++;
}
}
}
測試效果
圖1 處理前后圖
到此這篇關于OpenCV-清除小面積連通域的文章就介紹到這了,更多相關OpenCV-清除小面積連通域內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
您可能感興趣的文章:- OpenCV實現圖像連通域
- 使用OpenCV去除面積較小的連通域
- 使用OpenCV獲取圖片連通域數量,并用不同顏色標記函
