对于find contour提取到的轮廓，怎么确保轮廓一定是密闭的，并对应的面积值输出，python代码

下面是对于find contour提取到的轮廓，确保轮廓一定是密闭的，并对应的面积值输出的Python代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread("image.jpg")

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

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

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历每个轮廓
for i in range(len(contours)):
    # 判断轮廓是否闭合，如果不闭合则跳过
    if not cv2.isContourConvex(contours[i]):
        continue
    
    # 计算轮廓面积
    area = cv2.contourArea(contours[i])
    
    # 输出轮廓面积
    print("Contour Area:", area)

这段代码首先读取图像，然后将其转为灰度图像并进行二值化处理。接着使用cv2.findContours()函数查找图像中的轮廓，并遍历每个轮廓。对于每个轮廓，使用cv2.isContourConvex()函数判断其是否闭合，如果不闭合则跳过。如果轮廓是闭合的，则使用cv2.contourArea()函数计算轮廓面积，并输出面积值。这样就可以确保每个轮廓都是闭合的，并得到对应的面积值了。