轮廓按照面积大小排序 python opencv

在Python中使用OpenCV对轮廓按照面积大小进行排序，你可以使用`cv2.findContours()`函数找到图像中的轮廓，并结合`len()`和`numpy.argsort()`对轮廓面积进行排序。以下是步骤：

1. 首先，加载图像并转换为灰度图像，因为`findContours()`通常在灰度图像上工作更佳。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('your_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

2. 接着，调用`findContours()`获取轮廓及其级别的信息。这里，我们只关心二等轮廓（即最外层的轮廓），所以需要检查level是否等于0。

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

3. 计算每个轮廓的面积，使用`cv2.contourArea()`函数。

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

4. 使用`numpy.argsort()`对面积数组进行排序，从大到小。

sorted_indices = np.argsort(areas)[::-1]

5. 最后，根据排序后的索引获取按面积排序的轮廓列表。

sorted_contours = [contours[i] for i in sorted_indices]

现在，`sorted_contours`是一个按照面积从大到小排列的轮廓列表。如果你只想得到最大的前n个轮廓，可以截取列表的一部分。