用OpenCV求解最大连通域

在MATLAB里求解最大连通域用bwlabel就行了，在OpenCV中没有看到现成的函数，在网上 
找了一些程序，看起来头大，于是自己编了一个，抛砖引玉了这里 

本程序的主要结构是： 
1.读彩色bmp文件，提取Green通道 
2.中值滤波，Otsu二值化 
3.形态学操作去除小细节 
4.标注连通域 

5.求解最大连通域 

#include <cv.h> #include <highgui.h> #include <cxcore.h> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; ///////////////////////////////////////////////void CMy20111114qian的matlab程序转opencvDlg::OnBnClickedButton1(){ IplImage *src = cvLoadImage("before.bmp", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);//读取图像文件 cvNamedWindow("origin"); cvShowImage("origin", src);//显示原始图像 //摄像机保存的图像是32位的，有R、G、B和Alpha通道 //图像中实际存储顺序是B、G、R IplImage *blue = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1);//制作一个单通道图像 IplImage *green = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1);//制作一个单通道图像 IplImage *red = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1);//制作一个单通道图像 cvSplit(src, blue, green, red, NULL);//分割颜色通道 cvSmooth(green, green, CV_MEDIAN, 7);//7*7中值滤波 cvThreshold(green, green, 0.0, 255.0, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);//OTSU法二值化 {  IplConvKernel *element = cvCreateStructuringElementEx(5, 5, 0, 0, CV_SHAPE_ELLIPSE);//定义形态学结构指针  cvMorphologyEx(green, green, NULL, element, CV_MOP_OPEN);//开运算，去除比结构元素小的亮点  cvReleaseStructuringElement(&element); } cvNamedWindow("binary"); cvShowImage("binary", green);//显示二值化图像 {  int color = 254;// 从254开始，因此连通域不能多于253个  CvSize sz = cvGetSize(green);  int w;  int h;  for (w=0; w<sz.width; w++)  {   for (h=0; h<sz.height; h++)   {    if (color > 0)    {     if (CV_IMAGE_ELEM(green, unsigned char, h, w) == 255)     {      cvFloodFill(green, cvPoint(w,h), CV_RGB( color,color,color));//把各连通域标记上颜色      color--;     }    }   }  }  cvNamedWindow("labeled");  cvShowImage("labeled", green);//显示标记后的图像  int colorsum[255] = {0};  for (w=0; w<sz.width; w++)  {   for (h=0; h<sz.height; h++)   {    if (CV_IMAGE_ELEM(green, unsigned char, h, w) > 0)//不对0值计数，不可能为255    {     colorsum[CV_IMAGE_ELEM(green, unsigned char, h, w)]++;//统计每种颜色的数量    }   }  }  vector<int> v1(colorsum, colorsum+255);//用数组初始化vector  int maxcolorsum = max_element(v1.begin(), v1.end()) - v1.begin();//求出最多数量的颜色  for (w=0; w<sz.width; w++)  {   for (h=0; h<sz.height; h++)   {    if (CV_IMAGE_ELEM(green, unsigned char, h, w) == maxcolorsum)    {     CV_IMAGE_ELEM(green, unsigned char, h, w) = 255;//只把最多数量的颜色标为255    }    else    {     CV_IMAGE_ELEM(green, unsigned char, h, w) = 0;//其他标为0    }   }  }  cvNamedWindow("最大连通域");  cvShowImage("最大连通域", green);//显示最大连通域 } cvReleaseImage(&src); cvReleaseImage(&blue); cvReleaseImage(&green); cvReleaseImage(&red);}