我有一张二值图像，包含多个白色斑点，背景为黑色。我想用Python统计这张图像中斑点的数量

我尝试了Python中的cv.findContours函数和skimage.measure.find_contours()，但没有得到我需要的结果

img = cv2.imread('test.png', 0)con = measure.find_contours(img, 0.8)fig, ax = plt.subplots()ax.imshow(img, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.gray)for n, contour in enumerate(con):    ax.plot(contour[:, 1], contour[:, 0], linewidth=2)ax.axis('image')ax.set_xticks([])ax.set_yticks([])plt.show()# 尝试保存带轮廓的图像但失败了。cv2.imwrite('contour.png', con)# 不知道如何在二值图像中统计斑点的数量

回答：

您可以使用一个函数来统计连通组件的数量。有已经实现的选项，您也可以轻松编写自己的函数。以下是一个示例代码：

def connected_components(image):    # 我们使用过的标签列表     tags = []    # 当前标签（因为图像中已经有1和0，所以从2开始）    tag = 2    # 计数器    cntr = 0    for i in range(image.shape[0]):        for j in range(image.shape[1]):            if image[i, j] != 0:                if i != 0 and j != 0 and image[i, j-1] != 0 and image[i-1, j] != 0 and image[i-1, j] != image[i, j-1]:                    image[i, j] = image[i, j - 1]                    tags.remove(image[i - 1, j])                    cntr -= 1                    image[image == image[i - 1, j]] = image[i, j]                elif i != 0 and image[i-1, j] != 0:                    image[i, j] = image[i-1, j]                elif j != 0 and image[i, j-1] != 0:                    image[i, j] = image[i, j-1]                else:                    image[i, j] = tag                    tags.append(tag)                    tag += 1                    cntr += 1    return image, tags, cntr

这段代码的作用是：我们遍历每个像素，如果它是一个新像素且值为1：

• 如果其左侧或右侧的像素值不是1，我们给它一个新的标签。
• 如果其左侧或上方的像素值也是1，我们给它与它们相同的标签
• 如果其左侧和上方的像素值也是1：
  • 如果它们已经有相同的标签，我们给它与它们相同的标签
  • 我们给它与其中一个相同的标签，并将所有具有第二个标签的像素转换为第一个标签，这样这两个组件现在就是一个（因为它们通过这个像素连接）

您也可以使用预定义的方法，例如这个示例。