opencv图像轮廓面积筛选

在OpenCV库中，轮廓分析是一个重要的功能，用于检测并测量图像中的形状边界。当你对二值图像进行边缘检测后，可能会得到多个轮廓。如果你想筛选出特定大小范围内的轮廓，可以使用`cv2.contourArea()`函数计算每个轮廓的面积，并结合条件判断来过滤。

以下是基本步骤：

1. **二值化图像**：首先将彩色或灰度图像转换为二值图像，以便于轮廓提取。

2. **轮廓检测**：通过`cv2.findContours()`函数找到图像中的轮廓。

3. **遍历轮廓**：对于找到的每个轮廓，调用`cv2.contourArea(轮廓)`获取其面积。

4. **设置阈值**：根据应用场景设定一个面积范围，例如最小面积和最大面积。

5. **筛选轮廓**：如果某个轮廓的面积在这个范围内，就保留它；否则，忽略。

6. **结果存储**：可以选择性地保存或处理满足条件的轮廓。

下面是一段示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)  # 灰度图
_, img_bin = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 寻找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(img_bin, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 设置轮廓面积阈值
min_area = 100
max_area = 1000

# 过滤轮廓
filtered_contours = [cnt for cnt in contours if min_area < cv2.contourArea(cnt) < max_area]

# 对筛选后的轮廓进行后续操作...