原作者：robberjohn 博客已删除了，源码下载链接在 对于二值化图像，去除孔洞时采用的方法实际上与去除小区域相同，因此完全可以用同一个函数进行。 这两个功能可以采取区域生长法来实现。须注意，
吐槽一下，在网上查了半天opencv3关于删除最小连通区域的方法，结果还是没找到，就自己写了一个，效果还可以，就发出来和大家分享一下。思路： 1、遍历所有像素点 2、每遍历到一个黑点就去判断是否为连通区域起始点，若是则添加到待检测像素点集合中 3、遍历待检测像素点集合，检测待检测像素点周围（上下左右）的像素点，若是黑点，则添加到待检测像素点集合中，并把当前待检测像素点添加到已检测点集合。若待
图像平滑✔️ 模糊/平滑图片来消除图片噪声✔️ OpenCV函数：cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter() 2D 卷积✔️ OpenCV中用cv2.filter2D()实现卷积操作，比如我们的核是下面这样（3×3区域像素的和除以10）： img = cv2.imread(
之前一直使用Skimage中的形态学处理来进行孤立小区域的去除，代码如下img = morphology.remove_small_objects(img, size)
img = morphology.remove_small_holes(img, size)后面需要将相应算法翻译到C++环境中，而Skimage没有对应的C++版本，为了确保python算法和C++算法结果的一致性，需要进行迁移
描述最近遇到一个opencv中，去除最小空洞以及最小连通域的 算法， 因为要优化并集成到项目中，所以使用cuda对其进行加速，不过中间遇到一些问题，需要诚待解决，而且只是初版，里面的关于最佳线程数量的分配，都还没有优化。不过先贴上来吧，等有好的方式再做修改.opencv原算法.(这里其实也是百度到的一个)void Qimage2MatInteroperateGpu::removeSmallRegi
void CAssimilation::DeleteObject(float **Data_AssHigh, int height, int width,int *MASK)
{
for (int X_pixel = 0; X_pixel <height; X_pixel++)
{
for (int Y_pixel = 0; Y_pixel < width; Y_pixel++
常用的图像去噪方法有均值滤波、中值滤波和双边滤波等。下面先介绍均值滤波的原理和实现。原理介绍：均值滤波是一种线性滤波，其核心思想是-领域平均法，均值滤波是用图像上一点的领域范围内所有像素的均值代替该点的值，经过均值计算后就可以达到去除突变噪声干扰的效果。而均值滤波的缺点是会造成图像模糊。实现方法：在Opencv中，已经为我们提供了均值滤波函数，可直接调用。其函数原型如下：C++: void blu
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2023-10-03 21:16:17
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相较于传统方法我使用了两种不一样的方法来做到了对图像上的噪声小点清除原图：传统方法对于清除噪声小点无外乎就是图像平滑，高斯模糊，中值模糊，双边滤波。这一类方法在不会调参深入了解过的情况下，使用起来无疑是鸡肋。轮廓描绘清除通过对图像做一个轮廓描绘，把它描绘在新的白色画布上。与此同时，由于图像小点的面积单一且小，我们做一个if 判断，只把面积大于一定阈值的轮廓描绘在画布上。import cv2
imp
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2023-07-24 17:12:12
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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CvSeq* contour = NULL;
double minarea = 100.0;
double tmparea = 0.0;
CFileDialog dlg(true);
if (dlg.DoModal()==IDOK)
{
Cv
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2023-07-07 23:32:17
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OpenCV学习笔记（十八）：凸包，最小包围区域算子：convexHull(),minAreaRect(),minEnclosingTriangle(),minEnclosingCircle()1、convexHull()函数计算出图像点集的凸包，根据图像的轮廓点，通过函数convexhull转化成凸包的点坐标，从而画出图像的凸包。void convexHull(
InputArray point
这是后期补充的部分，和前期的代码不太一样效果图源代码//测试
void CCutImageVS2013Dlg::OnBnClickedTestButton1()
{
vector<vector<Point> > contours; //轮廓数组
vector<Point2d> centers; //轮廓质心坐标
v
OpenCV中提供了很多关于图像轮廓处理的函数，这里我用FindContours函数来提取轮廓，并用DrawContours函数将提取的轮廓画出来。函数FindContours的第一个参数就是我们要进行提取轮廓的目标图像，这里要注意，这个图像必须是一个二值图。代码：//find
Mat middle = cvarrToMat(SrcImage);
Mat resultImage;
Mat Cann
我目前正在对图像处理项目。 我使用Opencv2.3.1用VC ++。 我已经写，使得在输入图像进行滤波以仅蓝色和转换为二进制图像的代码。 二进制图像有，我不想要一些小物件。 我想消除这些小物件，所以我用的OpenCV的cvFindContours()方法来检测二值图像的轮廓。 但问题是我不能消除图像输出的小物件。 我用cvContourArea()函数，但没有正常工作..，侵蚀功能也不能正常工作
按
面积选择区域 select_shape二值化为了减少噪声的干扰，删除
面积小的区域，代码中将连通区域
面积（像素个数）不足100的区域认为是噪声点，并将其删除（即置为背景黑色）。 #include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
#in
1.在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜)。很多函数都使用到它，那么这个Mask到底什么呢？2.如果我们想要裁剪图像中任意形状的区域时，应该怎么办呢？ 答案是，使用掩膜(masking)。 我们先看一下掩膜的基础。图像的位运算。图像基本运算 图像的基本运算有很多种，比如两幅图像可以相加、相减、相乘、相除、位运算、平方根、对数、绝对值等；图像也可以放大、缩小、旋
## OpenCV 通过计算连通域面积过滤面积小的区域 Java
### 介绍
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法。在图像处理中，我们经常需要对图像进行分割和提取感兴趣的区域。而连通域是指由相邻像素组成的区域，在图像分割和特征提取中起着重要作用。
本文将介绍如何使用OpenCV的Java接口，通过计算连通域的面积来过滤掉面积过小的区域。
### 连通域
原创
2023-09-06 07:12:21
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一种比较方便的删除轮廓的处理方式，是我刚刚学习到的一个方法，在这之前，如果我想删除一个不需要的轮廓，用的方法是将该轮廓填充为背景色，之前的博客提到过，在countours容器中，如果把轮廓填充为背景色，那么只是视觉上看不到该轮廓，但是实际上还存在在容器中。所以之前总是要填充之后从新copyto一下，然后重新找一遍轮廓，达到删除轮廓的效果。这种方式实在是low。 代码如下：swap(contour
本文区分”
问题引出“、”
概念抽象
“、”
算法实现“三个部分
由表及里具体讲解OpenCV图像处理中“投影技术”的使用
，并通过”答题卡识别“”
OCR字符分割”“
压板识别
”“
轮廓展开分析”四个的例子具体讲解算法使用。使得读者能够对
“投影技术”加速认识和理解，从而在解
文章目录目标检测图像分割GrabCut算法图像搜索 目标检测目标检测可以使用HOG+SVM的方式实现。在单类别物体检测任务中，可以使用OpenCV的"特征点检测+特征描述"匹配方式快速检测目标，但是这种方式一般适用于单个物体检测。如果图片中存在多个同类别物体，就需要借助聚类方法来实现。 OpenCV中的ORB检测器算法采用FAST算法来检测特征点，使用BRIEF进行特征点描述（用于匹配特征点）。
# Python Opencv 二值化后删除小面积区域的实现方法
## 概述
在使用Python和OpenCV进行图像处理时，经常会遇到需要将图像进行二值化，并删除小面积的区域的需求。本文将介绍如何使用Python和OpenCV实现二值化后删除小面积区域的方法。
## 整体流程
下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
journey
title 实现流程
sect
原创
2023-09-14 07:24:34
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