opencv中统计一个轮廓中非0的像素格
时间: 2024-05-12 10:20:21 浏览: 16
可以使用cv2.countNonZero()函数来统计一个轮廓中非零像素格的数量。该函数的参数是一个二值化图像,它会返回图像中非零像素格的数量。因此,可以通过将轮廓掩模二值化后传递给该函数来统计轮廓中非零像素格的数量。例如:
```
import cv2
# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化图像
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 提取轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 统计轮廓中非零像素格的数量
non_zero_pixels = cv2.countNonZero(thresh)
print("轮廓中非零像素格的数量:", non_zero_pixels)
```
在上面的示例中,我们首先将图像转换为灰度图像,并使用cv2.threshold()函数将其二值化。然后,我们使用cv2.findContours()函数提取轮廓,并使用cv2.countNonZero()函数统计轮廓中非零像素格的数量。最后,我们输出非零像素格的数量。
相关问题
在opencv中如何计算一个轮廓的面积
在OpenCV中,可以使用`cv2.contourArea()`函数来计算一个轮廓的面积。该函数需要传入一个轮廓作为参数,返回轮廓的面积。例如,假设我们有一个名为`contours`的轮廓,可以使用以下代码计算其面积:
```
area = cv2.contourArea(contours)
```
其中`area`为轮廓的面积,单位为像素。需要注意的是,该函数只能计算2D轮廓的面积,如果需要计算3D物体的体积,需要使用其他方法。
opencv怎么把一个轮廓作为mask
可以使用opencv中的`cv2.drawContours`函数将轮廓绘制成一个mask。具体步骤如下:
1. 创建一个与原图像大小相同的全黑图像,作为mask。
```
mask = np.zeros_like(img)
```
2. 使用`cv2.findContours`函数找到轮廓。
```
contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
3. 使用`cv2.drawContours`函数将轮廓绘制到mask上。
```
cv2.drawContours(mask, contours, -1, (255, 255, 255), -1)
```
其中,绘制的颜色为白色(255, 255, 255),厚度为-1表示绘制实心区域。
现在,你可以把这个mask应用到任何你想对这个轮廓进行的操作中,例如裁剪、填充等。