max_cnt = max(contours, key=lambda cnt: contours_area(cnt)) # 创建空白画布 mask = np.zeros_like(img_bin) # 获取面积最大的 contours mask = cv.drawContours(mask, [max_cnt], 0, 255, -1)

这行代码的作用是从一个轮廓列表(contours)中，利用关键字参数(key)将每个轮廓(cnt)的面积(contours_area(cnt))计算出来，然后找出面积最大(max)的轮廓(max_cnt)。

相关问题

contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 找到面积最大的连通域的标签 # largest_label = np.argmax(areas[1:]) + 1 # areas第一元素是背景的面积，所以要从除开背景之外的元素中找 areas_cont = np.array([cv2.contourArea(cnt) for cnt in contours]) largest_label = np.argmax(areas_cont) # 提取连通域的坐标点 max_area_contour = contours[largest_label] # 创建一个与掩模大小相同的零矩阵 max_area_mask = np.zeros_like(mask) # 将最大连通域的像素设置为1 cv2.drawContours(max_area_mask, [max_area_contour], -1, 1, thickness=cv2.FILLED) # 获取最大连通域的像素坐标 max_area_coords = np.argwhere(max_area_mask == 1) print(max_area_coords.shape)ada

这段代码的作用是找到给定掩模（mask）中面积最大的连通域，并获取该连通域的像素坐标。

首先，使用cv2.findContours()函数找到掩模中的所有连通域，并存储在contours列表中。

然后，通过遍历contours列表计算每个连通域的面积，将结果存储在areas_cont数组中。

接下来，使用np.argmax()函数找到areas_cont中面积最大的连通域的索引，该索引即为largest_label。

通过largest_label索引获取最大连通域的轮廓坐标点，存储在max_area_contour中。

创建一个与掩模大小相同的全零矩阵max_area_mask。

使用cv2.drawContours()函数将最大连通域的像素设置为1，并填充为实心。

最后，通过np.argwhere()函数获取max_area_mask中值为1的像素坐标，存储在max_area_coords中。

代码最后打印出max_area_coords的形状，即最大连通域的像素坐标数量和维度。

def SegMentLWelder(mask_k, mask_box, img_show, contours_info, box, k_class): imgL = cv2.copyTo(mask_k, mask_box) contours_mask_k, _ = cv2.findContours( imgL, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contours_mask_k[0]) center = [int(x), int(y)] area, trg1 = cv2.minEnclosingTriangle(contours_mask_k[0]) triange_P1 = trg1[0][0] triange_P2 = trg1[1][0] triange_P3 = trg1[2][0] areaL = len(np.where(imgL == 255)[0]) triangle_cnt1 = np.array([triange_P1, center, triange_P2]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt1.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange1 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) triangle_cnt2 = np.array([triange_P2, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt2.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange2 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) area1 = len(np.where(img_triange1 == 255)[0]) if area1 < 0.25*areaL or area1 > 0.75*areaL: triangle_cnt1 = np.array([triange_P1, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt1.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange1 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) else: area2 = len(np.where(img_triange2 == 255)[0]) if area2 < 0.25*areaL or area2 > 0.75*areaL: triangle_cnt2 = np.array([triange_P1, center, triange_P3]) mask_triange = np.zeros_like(imgL) mask_triange = cv2.drawContours( mask_triange, [triangle_cnt2.astype(int)], 0, 255, -1) img_triange2 = cv2.copyTo(imgL, mask_triange) FindContourSinge(k_class, img_triange1, contours_info, img_show, times=1) FindContourSinge(k_class, img_triange2, contours_info, img_show, times=1)

这是一个 Python 函数，用于在给定的二值图像中寻找一个 L 形区域，并对其进行进一步处理。具体来说，该函数接受以下参数：

1. mask_k：一个二值图像，表示将要寻找的区域的一部分。
2. mask_box：一个二值图像，表示将要寻找的区域的另一部分。
3. img_show：一个彩色图像，用于显示输出结果。
4. contours_info：一个列表，存储从图像中找到的轮廓信息。
5. box：一个四元组，表示将要寻找的区域的外接矩形。
6. k_class：一个整数，表示将要寻找的区域的类别。

函数的主要逻辑是将 mask_k 和 mask_box 相加，得到一个包含 L 形区域的二值图像 imgL。然后，使用 cv2.findContours 函数从 imgL 中找到轮廓 contours_mask_k，使用 cv2.minEnclosingCircle 和 cv2.minEnclosingTriangle 函数分别计算出该轮廓的外接圆和外接三角形。根据外接三角形的顶点和圆心，构造两个包含 L 形区域的三角形，并分别将其绘制到二值图像中。接着，分别计算两个三角形的面积，如果其中一个面积过小或过大，则说明该三角形不是 L 形区域的一部分，需要进行替换。最后，调用 FindContourSinge 函数对两个三角形进行进一步处理，找到其中的轮廓并输出到 img_show 中。

需要注意的是，该函数中的 FindContourSinge 函数并没有给出，因此无法确定该函数的完整逻辑。