这篇文章主要介绍“OpenCV如何根据面积筛选连通域”，在日常操作中，相信很多人在OpenCV如何根据面积筛选连通域问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”OpenCV如何根据面积筛选连通域”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
示例代码
//src为二值图，minArea、maxArea为面积阈值，dest为结果图像void connectionAreaSelect(Mat src, int minArea, int maxArea, Mat &dest){Mat labels, stats, centroids, img_color;//连通域计算int nccomps = connectedComponentsWithStats(src, //二值图像labels,stats,centroids);//去除过小区域，初始化颜色表vector<Vec3b> colors(nccomps);colors[0] = Vec3b(0, 0, 0); // background pixels remain black.for (int i = 1; i < nccomps; i++){colors[i] = Vec3b(rand() % 256, rand() % 256, rand() % 256);//面积阈值筛选int holeArea = stats.at<int>(i, CC_STAT_AREA);if ((holeArea < minArea) || (holeArea > maxArea)){colors[i] = Vec3b(0, 0, 0);}}//按照label值，对不同的连通域进行着色img_color = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);for (int y = 0; y < img_color.rows; y++){for (int x = 0; x < img_color.cols; x++){int label = labels.at<int>(y, x);CV_Assert(0 <= label && label <= nccomps);img_color.at<Vec3b>(y, x) = colors[label];}}//统计降噪后的连通区域Mat grayImg;cvtColor(img_color, grayImg, COLOR_BGR2GRAY);threshold(grayImg, grayImg, 1, 255, THRESH_BINARY);dest = grayImg.clone();labels.release();stats.release();centroids.release();img_color.release();grayImg.release();}到此，关于“OpenCV如何根据面积筛选连通域”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注编程网网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
