連通域有點像影象分割，可以對著二值圖分割，能返回幾個連通域，起始座標，面積。
感覺和輪廓檢測有點點類似。
引數介紹：
1.3cv2.connectedcomponentswithstats（）
這個函式的作用是對一幅影象進行連通域提取，並返回找到的連通域的資訊：retval、labels、stats、centroids
num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedcomponentswithstats(image, connectivity=8, ltype=none)
1引數介紹如下：
image：也就是輸入影象，必須是二值圖，即8位單通道影象。（因此輸入影象必須先進行二值化處理才能被這個函式接受）
connectivity：可選值為4或8，也就是使用4連通還是8連通。
ltype：輸出影象標記的型別，目前支援cv_32s 和 cv_16u。 返回值：
返回值：
num_labels：所有連通域的數目
labels：影象上每一畫素的標記，用數字1、2、3…表示（不同的數字表示不同的連通域）
stats：每乙個標記的統計資訊，是乙個5列的矩陣，每一行對應每個連通區域的外接矩形的x、y、width、height和面積，示例如下： 0 0 720 720 291805
centroids：連通域的中心點
這個也可以：
ret, markers = cv2.connectedcomponents(bin_clo)import cv2
import numpy as np
# 讀入
# 中值濾波，去噪
img = cv2.medianblur(img, 3)
gray = cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray)
cv2.namedwindow('original', cv2.window_autosize)
cv2.imshow('original', gray)
# 閾值分割得到二值化
ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.thresh_binary | cv2.thresh_otsu)
# 膨脹操作
kernel2 = cv2.getstructuringelement(cv2.morph_rect, (3, 3))
bin_clo = cv2.dilate(binary, kernel2, iterations=2)
# 連通域分析
num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedcomponentswithstats(bin_clo, connectivity=8)
# 檢視各個返回值
# 連通域數量
print('num_labels = ',num_labels)
# 連通域的資訊：對應各個輪廓的x、y、width、height和面積
print('stats = ',stats)
# 連通域的中心點
print('centroids = ',centroids)
# 每乙個畫素的標籤1、2、3.。。，同乙個連通域的標籤是一致的
print('labels = ',labels)
# 不同的連通域賦予不同的顏色
output = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 3), np.uint8)
for i in range(1, num_labels):
mask = labels == i
output[:, :, 0][mask] = np.random.randint(0, 255)
output[:, :, 1][mask] = np.random.randint(0, 255)
output[:, :, 2][mask] = np.random.randint(0, 255)
cv2.imshow('oginal', output)
cv2.waitkey()
cv2.destroyallwindows()
opencv實現連通域
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