opencvc++筛选去掉小面积的椭圆轮廓

要筛选去掉小面积的椭圆轮廓，可以使用下面的步骤：

1. 使用cv2.findContours()函数找到所有的椭圆轮廓。

2. 遍历每个椭圆轮廓，计算其面积。

3. 如果椭圆轮廓的面积小于设定的阈值，则将其从轮廓列表中移除。

4. 最后，使用cv2.drawContours()函数绘制筛选后的椭圆轮廓。

下面是示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('ellipse.png')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化图像
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找椭圆轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 定义面积阈值
area_threshold = 100

# 筛选椭圆轮廓
filtered_contours = []
for cnt in contours:
    # 计算椭圆轮廓的面积
    area = cv2.contourArea(cnt)
    # 判断面积是否大于阈值
    if area > area_threshold:
        filtered_contours.append(cnt)

# 绘制筛选后的椭圆轮廓
cv2.drawContours(img, filtered_contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例代码中，我们读取了一张包含多个椭圆轮廓的图像，并使用cv2.findContours()函数找到了所有的椭圆轮廓。然后，我们遍历每个椭圆轮廓，计算其面积，并判断面积是否大于设定的阈值。最后，我们使用cv2.drawContours()函数绘制筛选后的椭圆轮廓，并显示图像。