13.使用Python和OpenCV进行连接组件的标记与分析（含数据集）

简介：
本教程介绍如何利用Python结合OpenCV库对图像中的连接组件进行标注及分析，并包含相关数据集供实践。 在本教程里，你将学习如何使用OpenCV进行连接组件标记与分析。我们将重点介绍OpenCV中最常用的连接组件标记功能——`cv2.connectedComponentsWithStats`。 连通分量标记（也称为连通分量分析、blob提取或区域标记）是一种图论算法的应用，用于确定二值图像中“斑点”状区域的连通性。 我们通常在使用轮廓时也会用到连通分量分析；不过，通过连接组件标记可以让我们对二进制图像中的斑点进行更细致的筛选。当使用轮廓分析时，经常会受到轮廓层次结构（即一个轮廓包含另一个）的限制。而利用连通组件分析，则能够更容易地分割和解析这些结构。 例如，在计算二值车牌图片中每个单独连接分量的情况下，可以依据它们的一些属性（如宽度、高度、面积或密度等）来过滤斑点。这就是我们今天要在此实现的任务。