Composante connexe
Définition :
Les composantes connexes d'une image permet de regrouper les pixels de couleur identique et en contact dans l'image.
Pour deux pixels quelconques appartenant à la même composante connexe il existe un chemin reliant ces deux pixels et l'ensemble des pixels du chemin appartiennent à la composante connexe.
Méthode : En python
Il faut seuiller l'image en ensuite extraire les composantes. Le résultat de l'extraction est une image où la valeur de chaque pixel est un nombre, égal à l'indice de la composante.
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import numpy as np
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import cv2 as cv
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img = cv.imread('c:/temp/ocv_haribo.png',cv.IMREAD_GRAYSCALE)
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fenetre = 'Image binaire OTSU'
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cv.namedWindow(fenetre)
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thresh,imgbin=cv.threshold(img,0,255,cv.THRESH_OTSU+cv.THRESH_BINARY_INV)
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retval, labels, stats, centroids = cv.connectedComponentsWithStatsWithAlgorithm( imgbin, 8, cv. CV_32S,cv.CCL_WU)
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print (stats.shape[0])
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print ( "Composante\txg\tyg)\t S ")
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for i in range(0,stats.shape[0]-1):
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print ( i,"\t",centroids[i,0],"\t",centroids[i,1],"\t",stats[i,4])
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palette = np.random.rand(256,1,3)*256
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print (palette.shape)
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palette = np.uint8(palette)
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imgpf = labels & 0xFF
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imgpf = np.uint8(imgpf)
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dst = cv.applyColorMap( imgpf, palette)
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cv.imshow(fenetre,imgbin)
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cv.imshow("labels",dst)
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print( 'Valeur seuil OTSU ', thresh)
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cv.waitKey(0)
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cv.destroyAllWindows()
 | Résultat du programme sur l'image OCV_Haribo.png |
Fondamental : Moments géométriques d'une composante connexe
Au premier ordre on peut remplacer la forme géométrique extraite après le seuillage par une ellipse. Les caractéristiques de cette ellipse sont calculées à l'aide des moments.
