圖片連通區域檢測(Label connected regions)與去除小連通區域(remove small regions)

圖片連通區域檢測(Label connected regions of an integer array)

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1.原圖

2.連通區域結果

3.編碼實現

#coding=utf-8
from skimage import measure, color
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def detect(image):

    label_img, num = measure.label(image, neighbors=8, background=0, return_num=True, connectivity=2)
    return label_img, num


if __name__=='__main__':

    in_image_path  = 'binary.bmp'
    out_image_path = 'labeled.bmp'

    img = cv2.imread(in_image_path, 0)
    assert img is not None
    ret, thresh = cv2.threshold(img, 170, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    label_img, num = detect(thresh)

    dst = color.label2rgb(label_img)
    # plt.imshow(dst)

    # print('for_debug: thresh.dtype={}, shape={}'.format(thresh.dtype, thresh.shape))
    # cv2.imshow('1', label_img.astype(np.uint8))
    cv2.imshow('1', dst)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

    # cv2.imwrite(out_image_path, label_img.astype(np.uint8))

PS: （有一個比較關鍵的問題）保存用作顯示效果的圖片最好是採用bmp格式，而jpg格式會對圖片進行灰度值的差值，查看時會出現很多小雜點。

4.去除小連通區域

函數格式：skimage.morphology.remove_small_objects(ar, min_size=64, connectivity=1, in_place=False)

參數：
ar: 待操作的bool型數組
min_size: 最小連通區域尺寸，小於該尺寸的都將被刪除。默認爲64
connectivity: 鄰接模式，1表示4鄰接，2表示8鄰接
in_place: bool型值，如果爲True,表示直接在輸入圖像中刪除小塊區域，否則進行復制後再刪除。默認爲False
返回刪除了小塊區域的二值圖像。