【世说新语】OpenCV4中联通组件分析算法的一个缺点
💡
原文中文，约2800字，阅读约需7分钟。
📝
内容提要
这篇文章介绍了使用OpenCV处理生物数据分割的方法。作者遇到了一些问题，如图像格式转换和Mask标记的处理。作者提供了代码示例来解决这些问题，并对比了OpenCV和skimage库的联通组件扫描方法。最后，作者推荐了一本关于OpenCV应用开发的书籍。
🎯
关键要点
-
文章介绍了使用OpenCV处理生物数据分割的方法。
-
作者遇到的问题包括图像格式转换和Mask标记的处理。
-
OpenCV读取16位浮点数的tif格式图像需要设置imread的第二个参数为-1。
-
Mask图像的标注信息只存在于红色通道，需拆分通道处理。
-
OpenCV的联通组件扫描会导致不同标签的样本粘连。
-
使用skimage库的联通组件扫描可以避免样本粘连问题。
-
推荐书籍《OpenCV应用开发：入门、进阶与工程化实践》，涵盖OpenCV开发常用模块和深度学习模型训练等内容。
➡️
