python计算二值化图像中封闭区域面积

在Python中，处理二值化图像并计算封闭区域面积通常会涉及图像处理库如PIL（Python Imaging Library）或OpenCV。以下是一个基本步骤：

1. **读取图像**：首先使用PIL读取图片文件。

from PIL import Image

img = Image.open('binary_image.png')

2. **二值化处理**：将图像转换为黑白二值图像，常见的方法有阈值分割、Otsu's方法等。

# 使用Otsu's方法二值化
from skimage.filters import threshold_otsu
threshold = threshold_otsu(img)
binary_img = img > threshold

3. **膨胀操作**：为了消除小的噪声点，并连接一些孤立的像素，可以对二值图像进行膨胀操作。

import numpy as np
from scipy.ndimage.morphology import binary_dilation
binary_img = binary_dilation(binary_img)

4. **找到轮廓**：通过轮廓检测找出图像的边界。

from skimage.measure import find_contours
contours = find_contours(binary_img, 0.5) # 假设0.5是近似轮廓阈值

5. **计算面积**：对于每个轮廓，可以用`numpy`或`scipy`库计算其面积。

areas = [np.sum(c[:, 0] * c[:, 1]) for c in contours]
total_area = sum(areas)

6. **显示结果**：如果需要，可以绘制原始图像和轮廓，以及总面积。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(binary_img, cmap='gray')
for contour in contours:
    plt.plot(contour[:, 1], contour[:, 0], linewidth=2)

plt.show()