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OpenCV 中的 Blob 提取

发布于 2024-10-11 07:07:26 字数 263 浏览 5 评论 0原文

我正在使用 OpenCV 过滤图像中的某些颜色，因此我得到了检测到的区域的二值图像。

现在我想侵蚀这些区域，然后去掉较小的区域，并找到最大“斑点”的 x,y 坐标，

我一直在寻找关于最好使用什么库的建议？我见过 cvBlob 和 cvBlobsLib 但我不太确定如何设置它们。我想将它们与项目一起编译还是想将它们编译并安装到系统中（就像我对 OpenCV 所做的那样）？

我目前正在 Ubuntu 上使用 Code::Blocks IDE（尽管这不应该限制事情）

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始终不够 2024-10-18 07:07:26

我迟到了，但我想插话一下，有一种方法可以在 opencv 中实现连接组件，只是还没有主流化。

更新：它已被主线化，只是多年来一直等待 3.0 的发布。文档链接

请参阅http://code.opencv.org/issues/1236 和 http://code.opencv.org/attachments/467/opencv-connectedcomponents.patch

免责声明 - 我是作者。

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假面具 2024-10-18 07:07:26

您可以使用 findContours 来执行此操作，请参阅 opencv 手册和教程查找连接的组件。

编辑：教程中的代码（来自 Archive.org）

#include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>

int main(int argc, char *argv[])
{
    IplImage *img, *cc_color; /*IplImage is an image in OpenCV*/
    CvMemStorage *mem;
    CvSeq *contours, *ptr;
    img = cvLoadImage(argv[1], 0); /* loads the image from the command line */
    cc_color = cvCreateImage(cvGetSize(img), IPL_DEPTH_8U, 3);

    cvThreshold(img, img, 150, 255, CV_THRESH_BINARY);
    mem = cvCreateMemStorage(0);
    cvFindContours(img, mem, &contours, sizeof(CvContour), CV_RETR_CCOMP,
        CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0));


    for (ptr = contours; ptr != NULL; ptr = ptr->h_next) {
        CvScalar color = CV_RGB( rand()&255, rand()&255, rand()&255 );
        cvDrawContours(cc_color, ptr, color, CV_RGB(0,0,0), -1, CV_FILLED, 8, cvPoint(0,0));
    }

    cvSaveImage("result.png", cc_color);
    cvReleaseImage(&img);
    cvReleaseImage(&cc_color);
    return 0;
}

You can use findContours to do that, see the opencv manual and a Tutorial to find connected components.

Edit: Code from the tutorial (via Archive.org)

#include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>

int main(int argc, char *argv[])
{
    IplImage *img, *cc_color; /*IplImage is an image in OpenCV*/
    CvMemStorage *mem;
    CvSeq *contours, *ptr;
    img = cvLoadImage(argv[1], 0); /* loads the image from the command line */
    cc_color = cvCreateImage(cvGetSize(img), IPL_DEPTH_8U, 3);

    cvThreshold(img, img, 150, 255, CV_THRESH_BINARY);
    mem = cvCreateMemStorage(0);
    cvFindContours(img, mem, &contours, sizeof(CvContour), CV_RETR_CCOMP,
        CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0));


    for (ptr = contours; ptr != NULL; ptr = ptr->h_next) {
        CvScalar color = CV_RGB( rand()&255, rand()&255, rand()&255 );
        cvDrawContours(cc_color, ptr, color, CV_RGB(0,0,0), -1, CV_FILLED, 8, cvPoint(0,0));
    }

    cvSaveImage("result.png", cc_color);
    cvReleaseImage(&img);
    cvReleaseImage(&cc_color);
    return 0;
}

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