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wzjs 2025/8/11 5:51:28

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在 OpenCV 中，连通组件分析（Connected Component Analysis, CCA） 是一种用于检测和标记图像中连通区域的技术。它能够识别图像中的独立对象，并为每个对象分配唯一的标签，同时提供每个对象的统计信息（如面积、边界框、质心等）。连通组件分析广泛应用于图像分割、目标检测、形状分析等领域。

1.连通组件分析的基本概念

连通区域：
- 在二值图像中，连通区域是指由相同像素值（如白色或黑色）组成的连续区域。
- 连通性可以是 4 连通（上下左右）或 8 连通（上下左右 + 对角线）。
标签：
- 每个连通区域会被分配一个唯一的标签（从 0 开始）。
- 背景通常被标记为 0。
统计信息：
- 每个连通区域的统计信息包括：
  - 面积（像素数量）
  - 边界框（外接矩形）
  - 质心（区域中心点）

2.OpenCV 中的连通组件分析函数

OpenCV 提供了 cv2.connectedComponents 和 cv2.connectedComponentsWithStats 两个函数来实现连通组件分析。

1. `cv2.connectedComponents`

功能：仅标记连通区域，返回标签矩阵。

语法：

python

num_labels, labels = cv2.connectedComponents(image, connectivity=8)

参数：
- image：二值图像（8 位单通道）。
- connectivity：连通性（4 或 8，默认为 8）。
返回值：
- num_labels：连通区域的数量（包括背景）。
- labels：与输入图像大小相同的矩阵，每个像素的值为其所属连通区域的标签。

2. `cv2.connectedComponentsWithStats`

功能：标记连通区域，并返回统计信息。

语法：

python

num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(image, connectivity=8)

参数：
- image：二值图像（8 位单通道）。
- connectivity：连通性（4 或 8，默认为 8）。
返回值：
- num_labels：连通区域的数量（包括背景）。
- labels：与输入图像大小相同的矩阵，每个像素的值为其所属连通区域的标签。
- stats：每个连通区域的统计信息，形状为 (num_labels, 5)，每一行包含以下信息：
  - cv2.CC_STAT_LEFT：边界框的左边界坐标。
  - cv2.CC_STAT_TOP：边界框的上边界坐标。
  - cv2.CC_STAT_WIDTH：边界框的宽度。
  - cv2.CC_STAT_HEIGHT：边界框的高度。
  - cv2.CC_STAT_AREA：连通区域的面积（像素数量）。
- centroids：每个连通区域的质心坐标，形状为 (num_labels, 2)。

3.使用示例

以下代码演示了如何使用 cv2.connectedComponentsWithStats 进行连通组件分析：

python

import cv2
import numpy as np# 读取图像并转换为灰度图
image = cv2.imread("input_image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 二值化图像
_, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 连通组件分析
num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(binary_image, connectivity=8)# 创建一个彩色图像用于可视化
output_image = cv2.cvtColor(binary_image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)# 遍历每个连通区域（跳过背景）
for label in range(1, num_labels):# 获取当前区域的统计信息left = stats[label, cv2.CC_STAT_LEFT]top = stats[label, cv2.CC_STAT_TOP]width = stats[label, cv2.CC_STAT_WIDTH]height = stats[label, cv2.CC_STAT_HEIGHT]area = stats[label, cv2.CC_STAT_AREA]centroid = centroids[label]# 绘制边界框cv2.rectangle(output_image, (left, top), (left + width, top + height), (0, 255, 0), 2)# 绘制质心cv2.circle(output_image, (int(centroid[0]), int(centroid[1])), 4, (0, 0, 255), -1)# 打印区域信息print(f"Label {label}: Area = {area}, Centroid = {centroid}")# 显示结果
cv2.imshow("Binary Image", binary_image)
cv2.imshow("Connected Components", output_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()