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

opencv python findContours

你好！对于使用OpenCV和Python的findContours函数来找到图像中的轮廓，以下是一些常见的步骤：

1. 导入OpenCV库： `import cv2`

2. 读取图像： `image = cv2.imread('image_path')`

3. 将图像转换为灰度图像： `gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)`

4. 进行图像预处理（如滤波、二值化等）以便更好地检测轮廓。

5. 使用findContours函数来查找轮廓：
`contours, hierarchy = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)`

- 第一个参数是输入图像，需要是二值化图像。
- 第二个参数是轮廓检测模式，RETR_EXTERNAL只检测外部轮廓。
- 第三个参数是轮廓近似方法，CHAIN_APPROX_SIMPLE表示使用简约的轮廓表示。

6. 遍历所有的轮廓：

for contour in contours:
    # 对每个轮廓进行操作

在遍历每个轮廓时，你可以使用一些函数来获取相关信息或执行操作，例如计算轮廓面积、绘制轮廓、计算轮廓的边界框等。

这只是findContours函数的基本用法，你还可以根据具体的需求进行更多的操作和参数设置。希望对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

python cv2.findContours()参数配置

cv2.findContours()函数是用于在二值图像中查找轮廓的函数。它有三个参数：

1. image：输入图像，必须是一个二值图像（黑白图）。

2. mode：轮廓查找模式，有四种模式可选：

- cv2.RETR_EXTERNAL：只检测外轮廓。
- cv2.RETR_LIST：检测所有轮廓，但不建立轮廓层级关系。
- cv2.RETR_CCOMP：检测所有轮廓，并建立两层轮廓结构。
- cv2.RETR_TREE：检测所有轮廓，并建立完整的轮廓层级结构。

3. method：轮廓逼近方法，有三种方法可选：

- cv2.CHAIN_APPROX_NONE：存储所有的轮廓点，适用于绘制轮廓。
- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：仅存储水平、垂直、对角线方向的轮廓点，适用于轮廓面积计算等操作。
- cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 和 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用Teague-Chinliski算法进行轮廓逼近，适用于高精度轮廓。

一般来说，cv2.RETR_EXTERNAL和cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE是最常用的参数配置。例如：

contours, hierarchy = cv2.findContours(threshold_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

其中threshold_image是一个二值图像，contours是找到的轮廓，hierarchy是轮廓之间的关系。