用opencv识别一张图片里面特定形状面积占比，并且可用鼠标选择roi区域，用c++实现

好的，针对这个问题，我可以给出以下实现思路：

1.读取输入的图片并显示，等待用户用鼠标选择ROI区域。

2.将选择的ROI区域转换成灰度图像，并使用二值化处理。

3.使用形态学操作（膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等）进行图像增强，以帮助识别特定形状。

4.使用findContours函数查找图像中的轮廓，并计算每个轮廓的面积。

5.筛选出特定形状的轮廓，并计算其面积占比。

下面是基于OpenCV 4.5.1的C++代码实现：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 读取输入的图片
    Mat src = imread("input.jpg");
    if (src.empty())
    {
        cout << "Could not open or find the image!\n" << endl;
        return -1;
    }

    // 显示原始图像，并等待用户用鼠标选择ROI区域
    imshow("Original Image", src);
    Rect roi = selectROI("Select ROI", src, false, false);

    // 将ROI区域转换成灰度图像
    Mat gray;
    cvtColor(src(roi), gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 二值化处理
    Mat binary;
    threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);

    // 形态学操作
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
    morphologyEx(binary, binary, MORPH_CLOSE, kernel);

    // 查找轮廓
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 计算特定形状的面积占比
    double area_all = 0, area_target = 0;
    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        double area = contourArea(contours[i]);
        if (area > 100) // 限制最小面积
        {
            double perimeter = arcLength(contours[i], true);
            double circularity = 4 * CV_PI * area / (perimeter * perimeter);
            if (circularity > 0.7 && circularity < 0.9) // 限制圆形度
            {
                area_all += area;
                if (roi.contains(contours[i][0]))
                {
                    area_target += area;
                    drawContours(src(roi), contours, i, Scalar(0, 0, 255), 2);
                }
                else
                {
                    drawContours(src, contours, i, Scalar(0, 255, 0), 2);
                }
            }
        }
    }
    double ratio = area_target / area_all * 100;
    cout << "The ratio of target area to total area is: " << ratio << "%" << endl;

    // 显示处理结果
    imshow("Binary Image", binary);
    imshow("Contours", src);
    waitKey(0);
    return 0;
}

在上述代码中，使用了selectROI函数来让用户使用鼠标选择ROI区域，并使用了drawContours函数来绘制轮廓。

需要注意的是，这只是一种实现思路，可能需要根据具体情况进行调整和优化。