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wzjs 2025/8/29 23:49:11

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操作系统：ubuntu22.04
OpenCV版本：OpenCV4.9
IDE:Visual Studio Code
编程语言：C++11

算法描述

该函数在 GPU 上执行二值图像的连通域标记操作，即将图像中所有相连的前景像素区域赋予相同的标签（label），以便后续分析和处理。
返回的 labels 是一个与输入图像大小相同的数据矩阵，其中每个像素的值表示它所属的连通域编号（从 0 开始）。

该函数接收一个二值图像作为输入，并执行连通组件标记（Connected Components Labeling）。输出是一个为每个连通组件分配了唯一标签（整数值）的图像。ltype指定了输出标签图像的类型，这是基于总标签数或源图像中的总像素数的重要考虑因素。ccltype指定了要使用的连通组件标记算法，当前支持BKE [11]算法，详情请参见ConnectedComponentsAlgorithmsTypes。请注意，输出中的标签不需要是连续的。

函数原型

void cv::cuda::connectedComponents 
(InputArray  	image,OutputArray  	labels,int  	connectivity,int  	ltype,cv::cuda::ConnectedComponentsAlgorithmsTypes  	ccltype 
)

参数

image：需要被标记的8位单通道图像。
labels：目标标记图像。
connectivity：用于标记过程的连通性。支持使用8表示8向连通性。
ltype：输出图像标签类型。当前支持CV_32S。
ccltype：连通组件算法类型（详见ConnectedComponentsAlgorithmsTypes）。

注意：一个演示如何在CUDA中实现连通组件标记的示例程序可以在opencv_contrib_source_code/modules/cudaimgproc/samples/connected_components.cpp找到。

代码示例

#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main()
{// Step 1: 加载图像并转换为二值图像cv::Mat h_img = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/stich1.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE );if ( h_img.empty() ){std::cerr << "Failed to load image!" << std::endl;return -1;}// 将灰度图像二值化cv::threshold( h_img, h_img, 128, 255, cv::THRESH_BINARY );// Step 2: 将图像上传到 GPUcv::cuda::GpuMat d_img, d_labels;d_img.upload( h_img );// Step 3: 执行连通域标记int connectivity = 8;       // 使用 8 连通int ltype        = CV_32S;  // 输出标签类型为 32 位整型// 确保使用的算法类型是有效的cv::cuda::ConnectedComponentsAlgorithmsTypes ccltype = cv::cuda::CCL_DEFAULT;cv::cuda::connectedComponents( d_img, d_labels, connectivity, ltype, ccltype );// Step 4: 下载结果并显示cv::Mat h_labels;d_labels.download( h_labels );// 可视化：将标签映射为颜色cv::Mat coloredLabels;h_labels.convertTo( coloredLabels, CV_8U, 255.0 / cv::countNonZero( h_labels ) );  // 正常化标签值到[0, 255]// 应用伪色彩映射cv::applyColorMap( coloredLabels, coloredLabels, cv::COLORMAP_JET );cv::imshow( "Original Image", h_img );cv::imshow( "Connected Components", coloredLabels );cv::waitKey( 0 );return 0;
}