python计算二值图标签最大连通域面积
2021/11/23 22:13:40
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####计算最大连通域面积、连通域面积列表、画出连通域轮廓、 ###删除小面积连通域 import numpy as np from PIL import Image from skimage import data,filters,segmentation,measure,morphology import os import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img_dir = 'E:\\aaaaaaaaaaaa\\try\\1\\' threshold = 500 ###########找到最大连通域面积################### def get_max(contours): sum = list() SUM1 = 1 for i in range(len(contours)): area = cv2.contourArea(contours[i])#计算轮廓面积,但是可能和像素点区域不太一样 # area = cv2.countNonZero(img3) # 输入图像是单通道 计算像素点个数 sum.append(area) sum.sort() #列表值从小到大排序 SUM1 = sum[-1] #sum1总是目标面积最大值 return SUM1 ###########计算连通域面积################### def get_yu(contours): sum = list() for i in range(len(contours)): area = cv2.contourArea(contours[i])#计算轮廓面积,但是可能和像素点区域不太一样 收藏 # area = cv2.countNonZero(contours[i]) # 输入图像是单通道 计算像素点个数 sum.append(area) sum.sort() #列表值从小到大排序 return sum for filename in os.listdir(img_dir): img_name = img_dir + filename ##############下面三句效果等同于 img = Image.open(img_name) thresh = np.array(img) # img = cv2.imread(img_name) # img = cv2.cvtColor(img.copy(), cv2.COLOR_BGR2GRAY) # ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 1,cv2.THRESH_BINARY) # 灰度图二值 img = Image.open(img_name) thresh = np.array(img) ######cv2.findContours. opencv3版本会返回3个值,opencv2和4只返回后两个值 img2, contours, hier = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) #img3是返回的二值图像,contours返回的是轮廓像素点列表,一张图像有几个目标区域就有几个列表值 for i in range(len(contours)): area = cv2.contourArea(contours[i])#计算轮廓面积,但是可能和像素点区域不太一样 收藏 ###判断轮廓面积是否小于阈值,小于阈值就删除连通域 if area < threshold: cv2.drawContours(img2, [contours[i]], 0, 0, -1) cv2.imwrite('E:\\aaaaaaaaaaaa\\try\\1\\label1111.png', img2) # ############白线画轮廓 # # img2 = cv2.imread('E:\\aaaaaaaaaaaa\\try\\1\\label1.png') # # img3 = cv2.drawContours(img2, contours, -1,(255,255,255),1) # # cv2.imwrite('E:\\aaaaaaaaaaaa\\try\\1\\label11.png',img3)
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