在深度学习中，尤其是语义分割模型部署的结果后处理中，离不开各类形态学处理方法，其中以连通域处理为主；同时在一些传统的图像处理算法中，也需要一些形态学、连通域处理方法。为此，整理了一些常用的连通域处理函数：查找图像中最大的连通域、删除图像中小面积的连通域、删除图像中的黑色连通域、获取形状的骨架。关于博文代码中连通域处理中的图像D:/Img_data/15.bmp，如下所示，各位如果要运行出一样的效果的话可以用下图进行测试。

该功能基于connectedComponents函数实现，具体包含4步： 1、通过connectedComponents将每一个连通域的像素用相同的label值标记结果出入Mat labels中 2、然后遍历mat即可找出面积最大的连通域的label值 3、最后遍历Mat labels将像素值不等于最大的连通域的label值的置0即可。

函数命名为findLargesrArea，传入CV_8UC1型的mat，返回结果也为CV_8UC1类型