OpenCV清除小面积连通域 OpenCV清除小面积连通域的实现方法

时间:2021-09-06 翟天保Steven 人气:0

想了解OpenCV清除小面积连通域的实现方法的相关内容吗，翟天保Steven在本文为您仔细讲解OpenCV清除小面积连通域的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：OpenCV,清除小面积连通域,OpenCV,清除连通域，下面大家一起来学习吧。

场景需求

使用OpenCV，往往遇到这类场景：需要清除目标图像中比较小的噪声区，保留主要区域信息。

特此分享自己写的一个简单的清除小面积连通域函数，逻辑比较简单，给大家留出了足够的发展空间，根据自身场景需求进行调整。

原理可以简单归结为：搜索图像的连通区轮廓->遍历各个连通区->基于阈值删除面积较小的连通区

运行速度方面，我没单独测试过这个单元，大家如果试过之后太慢可以评论告诉我哦~

反正平常我工作跑那种2000*2000的图像，这个函数的耗时几乎忽略不计。。。

C++实现代码

/**
* @brief  Clear_MicroConnected_Areas         清除微小面积连通区函数
* @param  src                                输入图像矩阵
* @param  dst                                输出结果
* @return min_area                           设定的最小面积清除阈值
*/
void Clear_MicroConnected_Areas(cv::Mat src, cv::Mat &dst, double min_area)
{
	// 备份复制
	dst = src.clone();
	std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;  // 创建轮廓容器
	std::vector<cv::Vec4i> 	hierarchy;  
 
	// 寻找轮廓的函数
	// 第四个参数CV_RETR_EXTERNAL，表示寻找最外围轮廓
	// 第五个参数CV_CHAIN_APPROX_NONE，表示保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内
	cv::findContours(src, contours, hierarchy, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE, cv::Point());
 
	if (!contours.empty() && !hierarchy.empty()) 
	{
		std::vector<std::vector<cv::Point> >::const_iterator itc = contours.begin();
		// 遍历所有轮廓
		while (itc != contours.end()) 
		{
			// 定位当前轮廓所在位置
			cv::Rect rect = cv::boundingRect(cv::Mat(*itc));
			// contourArea函数计算连通区面积
			double area = contourArea(*itc);
			// 若面积小于设置的阈值
			if (area < min_area) 
			{
				// 遍历轮廓所在位置所有像素点
				for (int i = rect.y; i < rect.y + rect.height; i++) 
				{
					uchar *output_data = dst.ptr<uchar>(i);
					for (int j = rect.x; j < rect.x + rect.width; j++) 
					{
						// 将连通区的值置0
						if (output_data[j] == 255) 
						{
							output_data[j] = 0;
						}
					}
				}
			}
			itc++;
		}
	}
}

测试代码

#include<iostream>
#include<opencv2/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)
{
	// 备份复制
	dst = src.clone();
	std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;  // 创建轮廓容器
	std::vector<cv::Vec4i> 	hierarchy;  
 
	// 寻找轮廓的函数
	// 第四个参数CV_RETR_EXTERNAL，表示寻找最外围轮廓
	// 第五个参数CV_CHAIN_APPROX_NONE，表示保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内
	cv::findContours(src, contours, hierarchy, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE, cv::Point());
 
	if (!contours.empty() && !hierarchy.empty()) 
	{
		std::vector<std::vector<cv::Point> >::const_iterator itc = contours.begin();
		// 遍历所有轮廓
		while (itc != contours.end()) 
		{
			// 定位当前轮廓所在位置
			cv::Rect rect = cv::boundingRect(cv::Mat(*itc));
			// contourArea函数计算连通区面积
			double area = contourArea(*itc);
			// 若面积小于设置的阈值
			if (area < min_area) 
			{
				// 遍历轮廓所在位置所有像素点
				for (int i = rect.y; i < rect.y + rect.height; i++) 
				{
					uchar *output_data = dst.ptr<uchar>(i);
					for (int j = rect.x; j < rect.x + rect.width; j++) 
					{
						// 将连通区的值置0
						if (output_data[j] == 255) 
						{
							output_data[j] = 0;
						}
					}
				}
			}
			itc++;
		}
	}
}

测试效果

图1 处理前后图

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