图象处理：计算连通域的面积、周长、圆形度、矩形度以及长宽比

资 源 简 介

图象处理：计算连通域的面积、周长、圆形度、矩形度以及长宽比

详 情 说 明

连通域分析是图像处理中常用的技术手段，用于提取二值图像中相互连接的前景区域特征。计算连通域的形状特征主要包括以下关键指标：

面积是最基础的特征，表示连通域内像素的总数量。通过简单统计连通区域内非零像素点即可获得，能直观反映目标物体的大小。

周长计算相对复杂，通常采用边界追踪算法获取轮廓像素点，再通过链码或坐标差累计得到。八邻域连接方式比四邻域更能准确反映实际周长。

圆形度是衡量形状接近圆形的指标，计算公式为(4π*面积)/周长²。完美圆形值为1，形状越不规则数值越小。这个指标适用于区分近似圆形物体。

矩形度反映形状与最小外接矩形的贴合程度，计算为连通域面积与外接矩形面积之比。规则矩形该值接近1，细长或不规则形状数值较低。

长宽比通过连通域的主轴长度和次轴长度之比得到，能有效区分细长型和方正型物体。通常结合旋转矩形或PCA方法计算主轴方向。

这些形状特征参数在工业检测、医学图像分析和目标识别等领域具有广泛应用，通过组合不同特征可以实现物体分类和缺陷检测等任务。实际应用中需要注意图像分辨率对特征计算精度的影响，必要时需进行亚像素级边缘检测来提高测量准确性。