python计算16位阈值分割后的图像中像素值<10的封闭区域面积

在Python中，使用OpenCV（cv2）库进行16位图像处理并计算低于特定阈值（这里是10）的封闭区域面积，通常会涉及以下几个步骤：

1. **加载图像**：首先，使用`imread`函数读取16位的图像文件，确保以适合的深度（如`cv2.IMREAD_ANYDEPTH`）读取，以便保留原始数据精度。

import cv2

image = cv2.imread('your_image_path', cv2.IMREAD_ANYDEPTH)

2. **阈值分割**：将图像转换为二值图像，只保留小于10的像素值。这里可以使用`inRange`函数设置阈值范围，然后使用`bitwise_not`将大于等于10的像素置零，得到黑白图像。

_, binary_image = cv2.threshold(image, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

3. **形态学操作**：为了消除噪声并找到封闭区域，可以应用形态学操作，如膨胀（erode）和腐蚀（dilate）。这有助于连接边缘，形成更规则的形状。

kernel = np.ones((3,3), np.uint8)   # 创建一个3x3的结构元素
closed_image = cv2.morphologyEx(binary_image, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

4. **找出轮廓**：使用`findContours`函数从处理过的图像中提取出轮廓。

contours, _ = cv2.findContours(closed_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

5. **计算面积**：对于每个轮廓，使用`cv2.contourArea`函数计算其面积。注意，由于我们只对闭合区域感兴趣，所以使用`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`来减少存储空间并避免冗余。

total_area = 0
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    total_area += area if area > 0 else 0  # 排除面积为0的噪声点

6. **输出结果**：最后，打印或返回总面积。

print(f"封闭区域总面积: {total_area}")