OPENCV去除小连通区域，去除孔洞

一、对于二值图，0代表黑色，255代表白色。去除小连通区域与孔洞，小连通区域用8邻域，孔洞用4邻域。

 

  函数名字为：void RemoveSmallRegion(Mat &Src, Mat &Dst,int AreaLimit, int CheckMode, int NeihborMode)

     CheckMode: 0代表去除黑区域，1代表去除白区域; NeihborMode：0代表4邻域，1代表8邻域;  

如果去除小连通区域CheckMode=1,NeihborMode=1去除孔洞CheckMode=0，NeihborMode=0

     记录每个像素点检验状态的标签，0代表未检查，1代表正在检查,2代表检查不合格（需要反转颜色），3代表检查合格或不需检查 。

1.先对整个图像扫描，如果是去除小连通区域，则将黑色的背景图作为合格，像素值标记为3，如果是去除孔洞，则将白色的色素点作为合格，像素值标记为3。

2.扫面整个图像，对图像进行处理。

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1. void RemoveSmallRegion(Mat &Src, Mat &Dst,int AreaLimit, int CheckMode, int NeihborMode)  
2. {  
3.     int RemoveCount = 0;  
4.     //新建一幅标签图像初始化为0像素点，为了记录每个像素点检验状态的标签，0代表未检查，1代表正在检查,2代表检查不合格（需要反转颜色），3代表检查合格或不需检查   
5.     //初始化的图像全部为0，未检查  
6.     Mat PointLabel = Mat::zeros(Src.size(), CV_8UC1);  
7.     if (CheckMode == 1)//去除小连通区域的白色点  
8.     {  
9.         cout << "去除小连通域.";  
10.         for (int i = 0; i < Src.rows; i++)  
11.         {  
12.             for (int j = 0; j < Src.cols; j++)  
13.             {  
14.                 if (Src.at<uchar>(i, j) < 10)  
15.                 {  
16.                     PointLabel.at<uchar>(i, j) = 3;//将背景黑色点标记为合格，像素为3  
17.                 }  
18.             }  
19.         }  
20.     }  
21.     else//去除孔洞，黑色点像素  
22.     {  
23.         cout << "去除孔洞";  
24.         for (int i = 0; i < Src.rows; i++)  
25.         {  
26.             for (int j = 0; j < Src.cols; j++)  
27.             {  
28.                 if (Src.at<uchar>(i, j) > 10)  
29.                 {  
30.                     PointLabel.at<uchar>(i, j) = 3;//如果原图是白色区域，标记为合格，像素为3  
31.                 }  
32.             }  
33.         }  
34.     }  
35.   
36.   
37.     vector<Point2i>NeihborPos;//将邻域压进容器  
38.     NeihborPos.push_back(Point2i(-1, 0));  
39.     NeihborPos.push_back(Point2i(1, 0));  
40.     NeihborPos.push_back(Point2i(0, -1));  
41.     NeihborPos.push_back(Point2i(0, 1));  
42.     if (NeihborMode == 1)  
43.     {  
44.         cout << "Neighbor mode: 8邻域." << endl;  
45.         NeihborPos.push_back(Point2i(-1, -1));  
46.         NeihborPos.push_back(Point2i(-1, 1));  
47.         NeihborPos.push_back(Point2i(1, -1));  
48.         NeihborPos.push_back(Point2i(1, 1));  
49.     }  
50.     else cout << "Neighbor mode: 4邻域." << endl;  
51.     int NeihborCount = 4 + 4 * NeihborMode;  
52.     int CurrX = 0, CurrY = 0;  
53.     //开始检测  
54.     for (int i = 0; i < Src.rows; i++)  
55.     {  
56.         for (int j = 0; j < Src.cols; j++)  
57.         {  
58.             if (PointLabel.at<uchar>(i, j) == 0)//标签图像像素点为0，表示还未检查的不合格点  
59.             {   //开始检查  
60.                 vector<Point2i>GrowBuffer;//记录检查像素点的个数  
61.                 GrowBuffer.push_back(Point2i(j, i));  
62.                 PointLabel.at<uchar>(i, j) = 1;//标记为正在检查  
63.                 int CheckResult = 0;  
64.   
65.   
66.                 for (int z = 0; z < GrowBuffer.size(); z++)  
67.                 {  
68.                     for (int q = 0; q < NeihborCount; q++)  
69.                     {  
70.                         CurrX = GrowBuffer.at(z).x + NeihborPos.at(q).x;  
71.                         CurrY = GrowBuffer.at(z).y + NeihborPos.at(q).y;  
72.                         if (CurrX >= 0 && CurrX<Src.cols&&CurrY >= 0 && CurrY<Src.rows)  //防止越界    
73.                         {  
74.                             if (PointLabel.at<uchar>(CurrY, CurrX) == 0)  
75.                             {  
76.                                 GrowBuffer.push_back(Point2i(CurrX, CurrY));  //邻域点加入buffer    
77.                                 PointLabel.at<uchar>(CurrY, CurrX) = 1;           //更新邻域点的检查标签，避免重复检查    
78.                             }  
79.                         }  
80.                     }  
81.                 }  
82.                 if (GrowBuffer.size()>AreaLimit) //判断结果（是否超出限定的大小），1为未超出，2为超出    
83.                     CheckResult = 2;  
84.                 else  
85.                 {  
86.                     CheckResult = 1;  
87.                     RemoveCount++;//记录有多少区域被去除  
88.                 }  
89.   
90.   
91.                 for (int z = 0; z < GrowBuffer.size(); z++)  
92.                 {  
93.                     CurrX = GrowBuffer.at(z).x;  
94.                     CurrY = GrowBuffer.at(z).y;  
95.                     PointLabel.at<uchar>(CurrY,CurrX)+=CheckResult;//标记不合格的像素点，像素值为2  
96.                 }  
97.                 //********结束该点处的检查**********    
98.   
99.   
100.             }  
101.         }  
102.   
103.   
104.     }  
105.   
106.   
107.     CheckMode = 255 * (1 - CheckMode);  
108.     //开始反转面积过小的区域    
109.     for (int i = 0; i < Src.rows; ++i)  
110.     {  
111.         for (int j = 0; j < Src.cols; ++j)  
112.         {  
113.             if (PointLabel.at<uchar>(i,j)==2)  
114.             {  
115.                 Dst.at<uchar>(i, j) = CheckMode;  
116.             }  
117.             else if (PointLabel.at<uchar>(i, j) == 3)  
118.             {  
119.                 Dst.at<uchar>(i, j) = Src.at<uchar>(i, j);  
120.                   
121.             }  
122.         }  
123.     }  
124.     cout << RemoveCount << " objects removed." << endl;  
125. }  

调用函数：dst是原来的二值图。

        Mat erzhi1 = Mat::zeros(srcImage.rows, srcImage.cols, CV_8UC1);
RemoveSmallRegion(dst, erzhi,100, 1, 1);
RemoveSmallRegion(erzhi, erzhi,100, 0, 0);
imshow("erzhi1", erzhi);

和之前的图像相比

原文链接:http://blog.csdn.net/dajiyi1998/article/details/60601410#