OpenCV自習記録（6）-pythonは連結ドメイン処理関数cv2.connectedComponentsWithStats（）およびcv2.connectedComponents（）を実現します
Opencv Self Study Records Python Realizes Connected Domain Processing Functions Cv2
OpenCV自習記録（6）-連結ドメイン処理関数cv2.connectedComponentsWithStats（）およびcv2.connectedComponents（）
（（ 1 ）。 接続ドメイン分析では、後続の処理のために前景オブジェクトを抽出できます（輪郭処理と同様）。
（（ 二 ）。 重要なのは、cv2.connectedComponentsWithStats関数の統計およびラベルパラメーターの意味です。
ラベル ：元の画像の各ピクセルにラベルを付け、背景は0、接続されたドメインには1、2、3のラベルを付けます。 。同じ接続ドメインのピクセルには、同じラベルが付けられます。これは、各ピクセルを分類（セグメント化）することと同じです。
統計 ：境界長方形（x、y、開始点の幅と高さ）と各接続領域の面積を表す各接続領域の情報
（（ 3 ）上記の例から、オブジェクトが重複しているため、異なるオブジェクトの複数の接続ドメインが1つの接続ドメインとしてカウントされるため、接続ドメイン分析の前に、より適切なセグメンテーションおよび前処理操作を実行できることがわかります。