主要内容：对比新旧函数，用于过滤原始图像中轮廓分析后较小的区域，留下较大区域。 关键字：connectedComponentsWithStats 在以前，常用的方法是”是先调用 cv::findContours() 函数（传入cv::RETR_CCOMP 标志），随后在得到的连通区域上循环调用 cv::drawContours() “ 比如，我在GOCVHelper中这样进行了实现 在OpenCV3中有了新的专门的函数 cv::connectedComponents() 和函数 cv::connectedComponentsWithStats() 定义： 其中，新出现的参数 stats：长这样 分别对应各个轮廓的x,y,width,height和面积。注意0的区域标识的是background 而centroids则对应的是中心点 而label则对应于表示是当前像素是第几个轮廓 例子： 对于图像 注意： 1、对于OpenCV来说，白色代表有数据，黑色代表没有数据，所以图像输入之前要转换成”黑底白图“ 2、看labels 和 stats,其中第1 2 6 个的面积小于200 而labels中 完全对的上号,结果为 以上这篇浅谈OpenCV中的新函数connectedComponentsWithStats用法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。