我有一个在 C 中工作的连接组件分析代码。它实际上是“学习 Opencv”一书的副本。
现在我正在将所有代码重写为 Python，但我无法在 Python API 中找到某些函数，例如 cvStartFindContours。
我想知道是否有人用 Python 实现了基本的连通分量分析功能。我知道有一些库，但我正在寻找更简单的东西，只是一个函数或一段代码。
我不需要任何“大”的东西，因为我有一个带有 2 或 3 个白色圆圈的纯黑色图像，我想找到圆圈的数量及其中心。
我知道我可能可以自己编写代码，但我更喜欢使用别人的函数或简单的库。
编辑:我通过以下方式解决了它。
def find_connected_components(img):
"""Find the connected components in img being a binary image.
it approximates by rectangles and returns its centers
"""
storage = cv.CreateMemStorage(0)
contour = cv.FindContours(img, storage, cv.CV_RETR_CCOMP, cv.CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE)
centers = []
while contour:
# Approximates rectangles
bound_rect = cv.BoundingRect(list(contour))
centers.append(bound_rect[0] + bound_rect[2] / 2, bound_rect[1] + bound_rect[3] / 2)
contour = contour.h_next()
最佳答案
有 BSD 许可连接组件代码(在 Cython 中)作为 scikit-image 的一部分:
https://github.com/scikit-image/scikit-image/blob/master/skimage/measure/_ccomp.pyx
如果你安装了这个包，就很简单了
from skimage import measure
import numpy as np
L = measure.label(image)
print "Number of components:", np.max(L)
关于python - OpenCV 和 Python : Connected components analysis，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/9291175/