python中连接的组件标签

Question

如何使用open cv在python中实现连接组件标签？ 这是一个图像示例：

我需要连接组件标签来分隔黑白图像上的对象。

Answer 1

OpenCV 3.0 docs for connectedComponents()没有提及Python，但实际上已经实现了。参见例如this SO question。在OpenCV 3.4.0及更高版本中，文档确实包含Python签名，可以在[当前主文档（https://docs.opencv.org/master/d3/dc0/group__imgproc__shape.html#gaedef8c7340499ca391d459122e51bef5）上看到。

函数调用很简单：retval, labels = cv2.connectedComponents(img)，您可以指定参数connectivity来检查4路或8路（默认）连接。不同之处在于4路连接仅检查顶部，底部，左侧和右侧像素，并查看它们是否连接; 8路检查八个相邻像素中的任何一个是否连接。如果你有对角连接（就像你在这里一样），你应该指定connectivity=8。请注意，它只是对每个组件进行编号，并为它们提供从0开始的递增整数标签。因此，所有零都连接在一起，所有零都连接在一起，等等。如果要将它们可视化，可以将这些数字映射到特定颜色。我喜欢将它们映射到不同的色调，将它们组合成HSV图像，然后转换为BGR进行显示。以下是您的图片示例：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('eGaIy.jpg', 0)
img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]  # ensure binary
ret, labels = cv2.connectedComponents(img)

def imshow_components(labels):
    # Map component labels to hue val
    label_hue = np.uint8(179*labels/np.max(labels))
    blank_ch = 255*np.ones_like(label_hue)
    labeled_img = cv2.merge([label_hue, blank_ch, blank_ch])

    # cvt to BGR for display
    labeled_img = cv2.cvtColor(labeled_img, cv2.COLOR_HSV2BGR)

    # set bg label to black
    labeled_img[label_hue==0] = 0

    cv2.imshow('labeled.png', labeled_img)
    cv2.waitKey()

imshow_components(labels)

Answer 2

我在2D模式下对CCL的修改是：

1）将图像转换为1/0图像，其中1为对象像素，0为背景像素。

2）通过实现带有通道压缩的Union-Find算法，制作一个2通道CCL算法。您可以看到更多here。

在此CCL实现的“第一遍”中，如果目标像素是对象像素，则检查相邻像素，并比较它们之间的标签，以便可以在它们之间生成等效项。在对象像素（label> 0）的那些相邻像素中，您分配最少的标签到目标像素。这样，您不仅要为目标像素集分配一个标签（标签> 0），而且还要创建一个等效列表。

2）在第二遍中，您遍历所有像素，并通过查看存储在Union-Find类中的等效表来通过其父标签的标签更改其先前的标签。

3）我实施了另一遍操作，使标签遵循顺序顺序（1,2,3,4 ....）而不是随机顺序（23,45,1，...）。这涉及仅出于美学目的而更改标签“名称”。