今天我在做寻找连通最大面积的问题。
必须把图像改成黑色、白色，以便能正确找到。
然后调用以下方法：
RETR_CCOMP:提取所有轮廓，并组织该轮廓为双层结构。 最上层为连通区外周边界、准层位内层边界
#包含
#包含
使用命名空间cv；
using namespace std；
intmain(intargc，char** argv ) ) ) ) ) ) ) )。
{
matsrc=imread(argv[1]；
int largest_area=0；
int largest_contour_index=0；
Rect bounding_rect；
Mat thr；
cvtcolor(src，thr，COLOR_BGR2GRAY )； //Convert to gray
threshold(thr，thr，125，255，THRESH_BINARY )； //Threshold the gray
bitwise_not(thr，thr )； //在此先改变颜色
vector contours； //Vector for storing contours
findcontours(thr，contours，RETR_CCOMP，CHAIN_APPROX_SIMPLE )； //Find the contours in the image
for(size_tI=0； i contours.size (； //iterate through each contour。
{
double area=contour area (contours [ I ]； //Find the area of contour
区域面积(if ) ) ) ) ) ) ) )。
{
largest_area=area；
largest_contour_index=i； //storetheindexoflargestcontour
bounding _ rect=bounding rect (contours [ I ]； //findtheboundingrectangleforbiggestcontour
}
}
drawcontours(src，contours，largest_contour_index，scalar ) 0，255，0 )，2 )； //drawthelargestcontourusingpreviouslystoredindex。
imshow(‘result ‘，src )；
waitKey (；
返回0；
}
方法connectedComponentsWithStats
std:pair int，intmaxareafromsource (matsrcimage，Mat dstImage，int index ) )。
{
/*
vector contours； //Vector for storing contours
int largest_area=0；
size_t largest_contour_index=0；
Rect bounding_rect；
findcontours(srcimage，contours，RETR_CCOMP，CHAIN_APPROX_SIMPLE )； //Find the contours in the image
for(size_tI=0； i contours.size (； //iterate through each contour。
{
double area=contour area (contours [ I ]； //Find the area of contour
区域面积(if ) ) ) ) ) ) ) )。
{
largest_area=area；
largest_contour_index=i； //storetheindexoflargestcontour
bounding _ rect=bounding rect (contours [ I ]； //findtheboundingrectangleforbiggestcontour
}
}
Mat dst;
cvtColor(srcImage, dst, CV_GRAY2RGB);
drawContours( dst, contours,largest_contour_index, Scalar( 0, 255, 0 ), 2 ); // Draw the largest contour using previously stored index.
imshow( “result”, dst );
waitKey();
printf(“%%%%%%%%%%%max area:%d
“, largest_area);
return make_pair( largest_area, index);
*/
cv::Mat img_bool, labels, stats, centroids, img_color, img_gray;
//连通域计算
int nccomps = cv::connectedComponentsWithStats (
srcImage, //二值图像
labels, //和原图一样大的标记图
stats, //nccomps×5的矩阵 表示每个连通区域的外接矩形和面积(pixel)
centroids //nccomps×2的矩阵 表示每个连通区域的质心
);
//cv::imshow(“labels”, labels);
//cv::waitKey();
vector<:vec3b> colors(nccomps);
colors[0] = cv::Vec3b(0,0,0); // background pixels remain black.
printf( “index:%d==================
“,index );
vector< int >vec_width,vec_area,vec_height;
for(int label = 1; label < nccomps; ++label)
{
colors[label] = cv::Vec3b( (std::rand()&255), (std::rand()&255), (std::rand()&255) );
std::cout << “Component “<< label << std::endl;
std::cout << “CC_STAT_LEFT = ” << stats.at(label,cv::CC_STAT_LEFT) << std::endl;
std::cout << “CC_STAT_TOP = ” << stats.at(label,cv::CC_STAT_TOP) << std::endl;
std::cout << “CC_STAT_WIDTH = ” << stats.at(label,cv::CC_STAT_WIDTH) << std::endl;
std::cout << “CC_STAT_HEIGHT = ” << stats.at(label,cv::CC_STAT_HEIGHT) << std::endl;
std::cout << “CC_STAT_AREA = ” << stats.at(label,cv::CC_STAT_AREA) << std::endl;
std::cout << “CENTER = (” << centroids.at(label, 0) <(label, 1) << “)”<< std::endl << std::endl;
int area = stats.at(label,cv::CC_STAT_AREA);
int left = stats.at(label,cv::CC_STAT_LEFT);
int top = stats.at(label,cv::CC_STAT_TOP);
int width = stats.at(label,cv::CC_STAT_WIDTH);
int height = stats.at(label,cv::CC_STAT_HEIGHT);
vec_area.push_back(area);
vec_width.push_back(width);
vec_height.push_back(height);
}
vector::iterator bigwidth = std::max_element(std::begin(vec_width), std::end(vec_width));
vector::iterator bigheight = std::max_element(std::begin(vec_height), std::end(vec_height));
vector::iterator bigarea = std::max_element(std::begin(vec_area), std::end(vec_area));
//printf( “area:%d————width:%d height:%d
“, *bigarea, *bigwidth, *bigheight );
//按照label值，对不同的连通域进行着色
img_color = cv::Mat::zeros(srcImage.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(y, x);
CV_Assert(0 <= label && label <= nccomps);
img_color.at<:vec3b>(y, x) = colors[label];
}
cv::imshow(“color”, img_color);
cv::waitKey();
return make_pair( *bigarea , index );
}
我先用这个函数实现了一下，效果正确，还是opencv demo 是正确的，网上找了个例子，害死我了。
说明一下：方法一 比 第二种方法 运行速度快很多哦！ 这一点很重要。
以上这篇opencv 查找连通区域 最大面积实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持云海天教程。
原文链接：https://blog.csdn.net/wydbh/article/details/82983534