在图像处理和计算机视觉中，"连通性（Connectivity）"是一个重要的概念，它描述了像素或区域之间的相互关联或接近性。在OpenCV等图像处理库中，连通性常常用于以下几方面：

分割（Segmentation）

连通组件标记（Connected Component Labeling）是一种基本的图像分割方法，它可以用于识别图像中相互连接的像素群（例如，一个前景物体）。在二值图像中，通常寻找具有相同像素值（通常是高亮值）并且在结构上相邻的像素组。

今天想和大家分享的一个例子，很简单，就是对比两张图存在什么差异。

没错，大体就是像“大家一起来找茬”找不同的益智游戏那样。

引言

什么是矩特征

通过前篇博文的学习，我们知道如何从图像中分解轮廓。而矩特征是比较两个轮廓最简单的方法，通过它们的轮廓矩就能判断。

简介

OpenCV的“findContours”功能经常被计算机视觉工程师用来检测物体。OpenCV的存在，使得我们只需要编写几行代码就可以检测轮廓（对象）。然而，OpenCV检测到的轮廓通常是分散的。例如，一个功能丰富的图像可能有数百到数千个轮廓，但这并不意味着图像中有那么多对象。一些属于同一对象的轮廓是单独检测的，因此我们感兴趣的是对它们进行分组，使一个轮廓对应一个对象。

在计算机视觉领域中，找到和分析图像中的轮廓（contours）是一个非常基础且重要的任务。轮廓可以帮助我们识别和处理图像中的对象。在本文中，我们将详细探讨如何使用 OpenCvSharp 库来找到图像中的轮廓并计算每个轮廓的面积。我们将使用一个完整的示例代码来解释整个流程。

准备工作

首先，我们需要确保已经安装了 OpenCvSharp。你可以通过 NuGet 包管理器来安装 OpenCvSharp4 和 OpenCvSharp4.runtime.win。

OpenCV关于图像的操作：

1， 图像的掩膜操作：

a) filter2D

2， 查找检测物体轮廓：

a) FindContours

b) 用来检测物体的轮廓

3， 图像混合：

a) addWeighted

b) 将两张相同大小，相同类型的图片融合的函数。

本文来自光头哥哥的博客【Measuring distance between objects in an image with OpenCV】，仅做学习分享。

在电子制造行业中，焊锡质量直接影响产品的电气性能与可靠性，传统人工检测效率低、易出错，而基于计算机视觉的自动检测系统能够实现高精度、高效率的焊锡质量检测。本文将详细介绍如何使用C#开发焊锡检测视觉系统，并通过图文结合的方式进行说明。

一、系统需求分析

1.1 检测目标

焊锡检测主要关注焊点的形状、大小、位置，以及是否存在虚焊、冷焊、焊锡过量或不足等缺陷。例如，虚焊表现为焊点表面不光滑、存在缝隙；焊锡过量则会导致焊点体积过大，可能影响其他元器件安装。

获课：bcwit.top/15489