如何使用 OpenCV 和 Python 提取最大的连通分量？

Question

我在 Python 中使用 OpenCV 来仅识别图像上显示的 Leaf。 我已经能够分割我的图像，现在我目前被困在“如何在检测到所有组件后裁剪最大的组件。下面是代码，请看一看。

1. 使用scipy.ndimage，找到组件后无法前进：

    def undesired_objects ( image ): components, n = ndimage.label( image ) components = skimage.morphology.remove_small_objects( components, min_size = 50 ) components, n = ndimage.label( components ) plot.imshow( components ) plot.show()

2. 使用 OpenCV connectedComponentsWithStats：

    def undesired_objects ( image ): image = image.astype( 'uint8' ) nb_components, output, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(image, connectivity=4) sizes = stats[1:, -1]; nb_components = nb_components - 1 min_size = 150 img2 = np.zeros(( output.shape )) for i in range(0, nb_components): if sizes[i] >= min_size: img2[output == i + 1] = 255 plot.imshow( img2 ) plot.show()

然而，在这两种方法中，结果我仍然得到不止一个组件。 在下面，您将找到二进制图像：

Answer 1

我会用这样的东西替换你的代码：

def undesired_objects (image):
    image = image.astype('uint8')
    nb_components, output, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(image, connectivity=4)
    sizes = stats[:, -1]

    max_label = 1
    max_size = sizes[1]
    for i in range(2, nb_components):
        if sizes[i] > max_size:
            max_label = i
            max_size = sizes[i]

    img2 = np.zeros(output.shape)
    img2[output == max_label] = 255
    cv2.imshow("Biggest component", img2)
    cv2.waitKey()

组件上的循环现在会找到面积最大的组件并将其显示在循环的末尾。

告诉我这是否适合你，因为我自己还没有测试过。

Answer 2

使用cv2.CC_STAT_AREA提高可读性：

# Connected components with stats.
nb_components, output, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(image, connectivity=4)

# Find the largest non background component.
# Note: range() starts from 1 since 0 is the background label.
max_label, max_size = max([(i, stats[i, cv2.CC_STAT_AREA]) for i in range(1, nb_components)], key=lambda x: x[1])

更多信息： https : //stackoverflow.com/a/35854198/650885