opencv面积筛选

在OpenCV中进行面积筛选的方法有多种。根据引用\[1\]中的示例代码，可以通过以下步骤进行面积筛选：

1. 加载图像并进行灰度化和二值化处理。
2. 使用`cv.findContours`函数找到图像中的轮廓。
3. 计算每个轮廓的面积，并将其存储在一个列表中。
4. 计算轮廓的平均面积。
5. 遍历轮廓列表，筛选出面积大于平均面积的轮廓。
6. 使用`cv.drawContours`函数绘制筛选后的轮廓。

根据引用\[3\]中的示例代码，还可以使用迭代器来筛选掉面积小于指定阈值的轮廓。

请注意，以上方法仅为示例，具体的实现可能会根据实际需求和代码结构有所不同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [OpenCV基于Python轮廓面积筛选](https://blog.csdn.net/DIPDWC/article/details/112341290)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [opencv绘制图形轮廓并筛选面积操作](https://blog.csdn.net/hhy018/article/details/83537331)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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