cv2 python findContours 面积

2.findContours函数可以用于检测物体轮廓，同时也可以计算轮廓的面积。在函数中，可以通过cv2.contourArea()函数计算轮廓的面积。该函数需要传入一个轮廓参数，返回该轮廓的面积值。例如，可以使用以下代码计算第一个轮廓的面积：

import cv2
import numpy as np

im = cv2.imread('test.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

area = cv2.contourArea(contours[0])
print("第一个轮廓的面积为：", area)

相关问题

python findContours 轮廓面积大小排序

在Python的OpenCV库中，`findContours`函数用于从二值图像中检测轮廓。当你找到轮廓后，有时需要对它们按面积大小进行排序。这可以通过遍历轮廓列表并计算每个轮廓的面积，然后使用`sorted`函数结合一个自定义的关键字函数（如`cv2.contourArea`）来完成。以下是一个简单的步骤示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载图片并转换为二值图像
img = cv2.imread('image.png', 0)
_, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 找到轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 定义比较函数，计算轮廓面积
def compare_contour_area(contour):
    return cv2.contourArea(contour)

# 按照面积排序
sorted_contours = sorted(contours, key=compare_contour_area, reverse=True) # `reverse=True`表示降序排列

# 现在sorted_contours包含了按照面积从大到小排列的轮廓

python findContours 轮廓面积大小排序,取出最大轮廓

在Python中，`cv2.findContours()`函数通常用于OpenCV库中处理图像边缘，找出轮廓。如果你想按轮廓面积对它们进行排序并获取最大的轮廓，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要读取图像，并转换为灰度图像以便于边缘检测。例如：

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

2. 然后，应用阈值处理或Canny算子找到二进制轮廓：

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

`cv2.RETR_EXTERNAL`表示只保留外部轮廓，`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`则简化轮廓信息。

3. 接下来，计算每个轮廓的面积并按照面积降序排列：

contours_area = [cv2.contourArea(contour) for contour in contours]
sorted_contours = [contours[i] for i in sorted(range(len(contours)), key=lambda x: contours_area[x], reverse=True)]

这里使用了列表推导式同时结合`sorted()`函数和`key`参数，按面积从大到小排序。

4. 最大的轮廓就是`sorted_contours`。

如果你需要绘制出来展示结果，也可以这样做：

largest_contour = sorted_contours
x, y, w, h = cv2.boundingRect(largest_contour)
cv2.drawContours(image, [largest_contour], -1, (0, 255, 0), 2)  # 绘制轮廓
cv2.imshow("Largest Contour", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()