python opencv 面积筛选

在Python的OpenCV库中，面积筛选通常用于图像处理和计算机视觉任务中，比如目标检测、物体分割等。如果你想从一张图片或视频帧中筛选出特定大小的对象，你可以按照以下步骤操作：

1. **读取和预处理图像**：
使用`cv2.imread()`函数加载图像，并可能需要进行灰度化、二值化或其他预处理步骤，以便于后续分析。

import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

2. **轮廓检测**：
利用`cv2.findContours()`函数找到图像中的轮廓，这将返回所有物体的边界信息。

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

3. **计算轮廓的面积**：
对每个轮廓，应用`cv2.contourArea()`函数获取其面积。

areas = [cv2.contourArea(contour) for contour in contours]

4. **设置面积阈值并筛选**：
根据需求，确定你想保留哪些大小范围内的轮廓，例如只保留面积大于某个值的物体。

min_area, max_area = 100, 5000 # 设置面积范围
filtered_contours = [contours[i] for i in range(len(areas)) if min_area < areas[i] and areas[i] < max_area]

5. **绘制筛选后的结果**：
可以用`cv2.drawContours()`绘制筛选出的轮廓。

result = img.copy()
cv2.drawContours(result, filtered_contours, -1, (0, 255, 0), 2)