主要内容：对比新旧函数，用于过滤原始图像中轮廓分析后较小的区域，留下较大区域。

联系人：何经理

关键字：connectedComponentsWithStats

在以前，常用的方法是”是先调用 cv::findContours() 函数（传入cv::RETR_CCOMP 标志），随后在得到的连通区域上循环调用 cv::drawContours() “

比如，我在GOCVHelper中这样进行了实现

在OpenCV3中有了新的门的函数 cv::connectedComponents() 和函数 cv::connectedComponentsWithStats()

定义：

其中，新出现的参数

stats：长这样

分别对应各个轮廓的x,y,width,height和面积。注意0的区域标识的是background

而centroids则对应的是中心点

而label则对应于表示是当前像素是第几个轮廓

例子：

对于图像

注意：

1、对于OpenCV来说，白色代表有数据，铁皮保温施工黑色代表没有数据，所以图像输入之前要转换成”黑底白图“

2、看labels 和 stats,其中第1 2 6 个的面积小于200

而labels中

完全对的上号,结果为

索比亚宁称，这些无人机在约23小时内被相继拦截。应急人员正在对无人机残骸坠落地点进行检查，目前暂无人员伤亡及财产损失报告，其中9架无人机是在当晚11时后被拦截的。

以上这篇浅谈OpenCV中的新函数connectedComponentsWithStats用法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。