图片连通区域检测(Label connected regions)与去除小连通区域(remove small regions)

最新推荐文章于 2025-05-14 13:16:48 发布
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分类专栏： Python 文章标签： 连通区域检测
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/halchan/article/details/92794910
这篇博客介绍了如何进行图片连通区域检测，展示从原图到连通区域的结果，并提供了编码实现。作者强调在保存显示图片时使用bmp格式以避免jpg格式带来的杂点问题。此外，文章还详细讲解了使用skimage库的remove_small_objects函数去除小连通区域的参数和操作方式。

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rosefun96的博客
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去除小面积轮廓 java_使用OpenCV去除面积较小的连通域
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这是后期补充的部分，和前期的代码不太一样效果图源代码//测试void CCutImageVS2013Dlg::OnBnClickedTestButton1(){vector > contours; //轮廓数组vector centers; //轮廓质心坐标vector >::iterator itr; //轮廓迭代器vector::iterator itrc; //质心坐标...
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理解图像连通性与OpenCV中的算法应用
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本章深入探讨了图像处理中的连通性概念，特别是在二值图像处理中4连通与8连通的区别与应用。介绍了OpenCV中用于连通分量检测的两个函数：connectedComponents和connectedComponentsWithStats，以及如何使用这些函数来实现对象的分割、检测和属性统计。通过实际的编程示例，展示了如何对检测到的对象进行着色、统计和在图像上标注信息，最后简述了findContours算法在对象分割中的重要性和使用方法。
OPENCV二值化图像内孔洞填充/小区域去除
yansmile1的专栏
07-05 1万+
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[C#]使用OpencvSharp去除面积较小的连通域
FL1623863129的博客
04-03 2354
但是没有对应opencvsharp实现同意算法，为了照顾懂C#编程同学们，因此将 去除面积较小的连通域算法转成C#代码。矩阵作为标签图像，用于记录每个像素点的检验状态（0：未检查；3：检查合格或无需检查）。使用两层嵌套循环遍历输入图像的所有像素点。对于不需要移除的像素点（即背景或前景），将其标签设为3，表示已检查且合格。的函数，其功能是从给定的二值图像中移除符合条件的小连通区域。中翻转颜色（即将白变黑或黑变白），标签为3的像素点保持原色不变。变量记录移除的连通区域数量，创建与输入图像相同大小的。
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点击上方"蓝色小字"关注我呀 本文来自光头哥哥的博客【Detecting multiple bright spots in an image with Python and OpenCV】，仅做学习分享。原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2016/10/31/detecting-multiple-bright-spots-in-an-image-with-py...
opencv 拟合圆 c++_使用Python和OpenCV检测图像中的多个亮点
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02-20 363
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目标检测经典论文——YOLOv4论文翻译：YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection（YOLOv4: 目标检测最优速度和精度）
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07-23 1万+
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