在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的工具包，它提供了许多用于图像处理和分析的函数。本篇文章将详细讨论OpenCV 2.4.10版本中新增的`connectedComponentsWithStats`函数，以及与其相关的连通区域标记（Connected Component Labeling）和源码解析。 `connectedComponentsWithStats`函数是OpenCV中用于检测图像中的连通组件，并计算每个组件的一些统计信息。在图像处理中，连通组件是指在二值图像中，像素值相同的连续区域。例如，在一个物体分割问题中，我们可能希望将背景和前景物体分别标记为不同的类别。`connectedComponentsWithStats`就派上了用场，它不仅能找出所有连通组件，还能提供每个组件的尺寸、位置等信息。 我们需要理解连通区域标记的基本概念。这是一种图像分析技术，用于将图像中的每个连通部分赋予一个唯一的标识符（标签）。OpenCV中的`connectComponent`函数就是实现这一功能的基础版本，它返回的是各个连通组件的标签数组，但不提供组件的统计信息。 而`connectedComponentsWithStats`则更进一步，除了返回组件标签外，还计算每个组件的以下统计信息： 1. **面积**：连通组件内像素的数量。 2. **左上角坐标**：连通组件的最小边界框的左上角像素坐标。 3. **右下角坐标**：连通组件的最小边界框的右下角像素坐标。 4. **质心**：连通组件的重心，根据像素的位置和权重计算得出。 5. **宽度和高度**：连通组件边界框的尺寸。 这些统计信息对于后续的图像分析和处理任务非常有用，比如物体检测、计数、形状分析等。 在OpenCV 2.4.10版本的源码中，`connectedComponentsWithStats`的实现通常基于高效的算法，如基于深度优先搜索（DFS）或宽度优先搜索（BFS）的连通组件遍历。这些算法可以有效地遍历图像，同时收集必要的统计信息。源码阅读可以帮助我们理解算法的工作原理，这对于优化代码性能或实现自定义功能非常有帮助。 在实际应用中，`connectedComponentsWithStats`常被用于图像分割后的后处理步骤，比如在自动驾驶中识别行人或车辆，或者在医学成像中区分肿瘤和其他组织。通过分析连通组件的统计信息，我们可以判断组件的大小、形状和位置，从而做出更准确的决策。 OpenCV的`connectedComponentsWithStats`函数是进行图像分析和处理时不可或缺的一部分，它结合了连通区域标记和统计信息计算，极大地扩展了我们对图像数据的理解和应用。深入研究这个函数的源码和应用实例，对于提升我们的计算机视觉技能至关重要。

BOLB算法对图象进行处理的程序，进行图像连通区域特征分析，包括区域个数，位置，尺寸，形状等70－80个参数

主要介绍了Opencv求取连通区域重心实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

该方法中，运用canny 边缘检测，列腐蚀，连通区域去除等操作，去除数字框中的一些不必要成分，同时统计出图像的上下左右边界

包含该两种连通区域标记算法说明和代码，欢迎使用。

提出了一种基于图像连通区域面积的成捆棒材自动计数方法。该方法首先对获取的棒材图像进行灰度化、滤波和图像分割处理,然后对分割图像中的连通区域分类:小于基本面积的区域视为噪声区域,介于基本面积和阈值面积之间的区域视为一支棒材区域,大于阈值面积的区域表示多支棒材粘连区域。对于多支棒材粘连区域,采用区域面积除以标准面积得到棒材支数。最后将所有连通区域的棒材支数求和即可得到图像中全部棒材的支数。该方法应用于13幅成捆棒材图像计数实验时所得误差均小于3%。

改方法包含了两种水表图像的数字分割方法，可借鉴在车牌号识别过程中，主要有平均分割法和垂直投影分割法两种，同时将分割好的单个数字进行保存

一、对于二值图，0代表黑色，255代表白色。去除小连通区域与孔洞，小连通区域用8邻域，孔洞用4邻域。 函数名字为：void RemoveSmallRegion(Mat &Src, Mat &Dst,int AreaLimit, int CheckMode, int NeihborMode) CheckMode: 0代表去除黑区域，1代表去除白区域; NeihborMode：0代表4邻域，1代表8邻域; 如果去除小连通区域CheckMode=1,NeihborMode=1去除孔洞CheckMode=0，NeihborMode=0 记录每个像素点检验状态的标签，0代表未检查，1代表正在检查,2代

用matlab实现了二值图中连通区域数的统计，（不是使用的belabel函数完全自己书写代码），并将统计数在原图上显示

使用大津算法来获取最佳阈值来实现二值化后，通过按行两次扫描法进行连通区域标记。