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Los documentos de OpenCV 3.0 para connectedComponents() no mencione Python, pero en realidad está implementado. Consulte, por ejemplo, esta pregunta SO. En OpenCV 3.4.0 y superior, los documentos incluyen las firmas de Python, como se puede ver en los documentos maestros actuales.
La llamada a la función es simple: num_labels, labels_im = cv2.connectedComponents(img) y puede especificar un parámetro connectivity para comprobar la conectividad de 4 u 8 vías (predeterminada). La diferencia es que la conectividad de 4 vías solo verifica los píxeles superior, inferior, izquierdo y derecho y ve si se conectan; Comprobaciones de 8 vías si alguno de los ocho píxeles vecinos se conecta. Si tiene conexiones diagonales (como las que tiene aquí), debe especificar connectivity=8. Tenga en cuenta que solo numera cada componente y les da etiquetas de números enteros crecientes que comienzan en 0. Entonces, todos los ceros están conectados, todos los unos están conectados, etc. Si desea visualizarlos, puede asignar esos números a colores específicos. Me gusta asignarlos a diferentes tonos, combinarlos en una imagen HSV y luego convertirlos a BGR para mostrarlos. Aquí hay un ejemplo con su imagen:
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('eGaIy.jpg', 0)
img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] # ensure binary
num_labels, labels_im = cv2.connectedComponents(img)
def imshow_components(labels):
# Map component labels to hue val
label_hue = np.uint8(179*labels/np.max(labels))
blank_ch = 255*np.ones_like(label_hue)
labeled_img = cv2.merge([label_hue, blank_ch, blank_ch])
# cvt to BGR for display
labeled_img = cv2.cvtColor(labeled_img, cv2.COLOR_HSV2BGR)
# set bg label to black
labeled_img[label_hue==0] = 0
cv2.imshow('labeled.png', labeled_img)
cv2.waitKey()
imshow_components(labels_im)
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