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OpenCV C++实现删除小面积区域
2023-07-14 00:54:34 深夜i     --     --
OpenCV C++ 删除 小面积 区域

在数字图像处理中,删除一些小面积的噪点点是非常常见的操作,本文将介绍如何使用OpenCV C++实现删除小面积区域。

首先我们要知道,OpenCV中图像是以矩阵存储的,我们要遍历每个像素点,判断它是否属于小面积区域。一般来说,我们使用二值化方法将图像转为黑白图像(即只有黑色和白色两种颜色),这样方便我们判断每个像素点的颜色。

接下来,我们使用OpenCV提供的findContours函数对图像进行轮廓提取,将所有的轮廓存储为一个向量。然后使用contourArea函数计算每个轮廓的面积,如果该轮廓面积小于设定的阈值,则表示该区域为小面积区域,我们可以使用drawContours函数将该区域涂成白色,即删除该小面积区域。

示例代码如下:


Mat img = imread("input.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); //读取图像

Mat binaryImg; //定义二值化图像

threshold(img, binaryImg, 100, 255, THRESH_BINARY); //二值化图像

vector<vector<Point>> contours; //定义轮廓向量

findContours(binaryImg, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); //提取轮廓

for (int i = 0; i < contours.size(); ++i) {

  if (contourArea(contours[i]) < 100) { //设定阈值为100像素

    drawContours(binaryImg, contours, i, Scalar(255), -1); //删除小面积区域

  }

}

imshow("output", binaryImg); //显示输出图像

waitKey(0); //等待按键

以上代码将读取一张名为input.jpg的图像,并将其转为二值化图像。然后提取图像轮廓,并遍历每个轮廓,判断该轮廓面积是否小于100像素,如果是,则删除该轮廓所在的小面积区域。最后将处理后的图像显示并等待按键。

总结:本文介绍了使用OpenCV C++实现删除小面积区域的方法。我们可以使用二值化方法将图像转为黑白图像,然后提取图像轮廓,并根据设定的阈值删除小面积区域。此方法简单易懂,且效果良好,可以用于实际项目中的图像处理。

  
  

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