python opencv 轮廓检测面积筛选

在Python OpenCV中，轮廓检测是一种常用的功能，用于识别图像中的边缘和形状。如果你想要筛选出特定大小的轮廓，可以按照以下步骤操作：

1. **读取和预处理图像**：使用`cv2.imread()`加载图片，并通过`cv2.cvtColor()`转换为灰度图，便于后续轮廓检测。

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

2. **二值化**：如果需要，你可以将图像二值化以便更容易检测轮廓，这通常通过阈值化（例如Otsu's阈值法）或者自适应阈值（如`cv2.adaptiveThreshold()`）实现。

3. **找到轮廓**：使用`cv2.findContours()`函数找出轮廓及其对应的外接矩形。注意，这个函数返回的是一个包含多个元素的元组，你需要调整索引来获取轮廓信息。

4. **计算轮廓面积**：对于每个轮廓，可以使用`cv2.contourArea()`函数计算其面积。

5. **面积筛选**：遍历轮廓，只保留满足指定面积范围内的轮廓。例如，如果你想筛选大于100像素小于500像素的轮廓，可以这样做：

min_area = 100
max_area = 500
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if min_area < area < max_area:
        # 对选定的轮廓做进一步处理...

6. **可视化结果**：最后，你可以选择显示筛选后的轮廓，或者进行其他分析。