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

用c++ opencv实现python的sorted_cnt = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse = True)

在C++中，可以使用以下代码实现与Python中sorted函数中的key参数类似的功能：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace cv;
using namespace std;

bool compareContourAreas(vector<Point> contour1, vector<Point> contour2) {
    double i = fabs(contourArea(Mat(contour1)));
    double j = fabs(contourArea(Mat(contour2)));
    return (i > j);
}

int main() {
    vector<vector<Point>> contours; // 存储轮廓
    vector<Vec4i> hierarchy; // 存储轮廓的拓扑结构
    Mat image = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    findContours(image, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

    sort(contours.begin(), contours.end(), compareContourAreas); // 排序

    return 0;
}

在这个例子中，我们定义了一个名为compareContourAreas的函数，该函数接受两个轮廓作为参数，并返回一个布尔值。在该函数中，我们使用cv::contourArea函数计算每个轮廓的面积，并将它们的绝对值作为比较的依据。

最后，我们使用sort函数对轮廓进行排序，并传递compareContourAreas函数作为参数，以确保按面积大小的倒序排列。

需要注意的是，在C++中，没有直接的reverse参数，我们需要自己实现compareContourAreas函数来实现类似的功能。

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。