opencv 删除二值化图像中面积较小的连通域

来源：互联网发布：乐语电话软件编辑：程序博客网时间：2024/05/29 16:34

对于上图的二值化图像，要去除左下角和右上角的噪点，方法：使用opencv去掉黑色面积较小的连通域。

代码

[cpp] view plaincopy
 CvSeq* contour = NULL;     
   double minarea = 100.0;     
   double tmparea = 0.0;     
CFileDialog dlg(true);     
if (dlg.DoModal()==IDOK)     
{     
    CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);     
         
    IplImage* img_src= cvLoadImage(dlg.GetPathName(),CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);     
    IplImage* img_Clone=cvCloneImage(img_src);     
    //访问二值图像每个点的值     
    uchar *pp;     
    //显示原始图像     
    cvNamedWindow("img_src",CV_WINDOW_AUTOSIZE);     
    cvShowImage("img_src", img_src);     
         
    IplImage* img_dst = cvCreateImage(cvGetSize(img_src),IPL_DEPTH_8U,1);     
         
    //------------搜索二值图中的轮廓，并从轮廓树中删除面积小于某个阈值minarea的轮廓-------------//     
    CvScalar color = cvScalar(255,0,0);//CV_RGB(128,0,0);     
    CvContourScanner scanner = NULL;     
scanner = cvStartFindContours(img_src,storage,sizeof(CvContour),CV_RETR_CCOMP,CV_CHAIN_APPROX_NONE,cvPoint(0,0));     
    //开始遍历轮廓树     
    CvRect rect;     
    while (contour=cvFindNextContour(scanner))     
    {     
        tmparea = fabs(cvContourArea(contour));     
            rect = cvBoundingRect(contour,0);        
        if (tmparea < minarea/*||tmparea>4900*/)     
        {     
             
        //当连通域的中心点为黑色时，而且面积较小则用白色进行填充     
            pp=(uchar*)(img_Clone->imageData + img_Clone->widthStep*(rect.y+rect.height/2)+rect.x+rect.width/2);     
            if (pp[0]==0)     
            {     
                for(int y = rect.y;y<rect.y+rect.height;y++)     
                {     
                    for(int x =rect.x;x<rect.x+rect.width;x++)     
                    {     
                        pp=(uchar*)(img_Clone->imageData + img_Clone->widthStep*y+x);     
                             
                        if (pp[0]==0)     
                        {     
                            pp[0]=255;     
                        }     
                    }     
                }     
            }     
             
        }     
    }     
cvSaveImage("c://temp//aav.bmp",img_Clone);    

分析：对于上图来说连通域共有：

这么七个，我们的目标是去除2号和3号连通域，

程序中语句 tmparea = fabs(cvContourArea(contour));可以得到当前连通域的面积，当此面积小于阈值时对其填充为白色。

rect = cvBoundingRect(contour,0); 得到的是框住连通域的最小矩形，对矩形中的黑色部分将其填充为白色，但是这样的话，连通域6和4两个连通域被填充成了白色的矩形，这显然不符合我们的要求，这样就要判断此连通域是黑色联通域还是白色连通域，采用的方法是测试矩形的中心点，如果其为黑色，则认为此连通域是黑色连通域，否则为白色联通域，对于黑色联通域我们对其进行白色填充处理，对于白色联通域则保持不变。

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