findContours 按位置排序

要按位置对轮廓进行排序，您可以使用`cv2.contourArea`函数来计算每个轮廓的面积，并使用`sorted`函数根据面积进行排序。下面是一个示例代码：

import cv2

# 假设您已经读取了图像并找到了轮廓 contours

# 计算每个轮廓的面积
areas = [cv2.contourArea(c) for c in contours]

# 根据面积对轮廓进行排序（按升序排列）
sorted_contours = [contours[i] for i in sorted(range(len(contours)), key=lambda x: areas[x])]

# 打印排序后的轮廓
for contour in sorted_contours:
    print(cv2.contourArea(contour))

上述代码中，我们使用了`sorted`函数和`lambda`表达式来根据轮廓的面积进行排序。最后，我们遍历排序后的轮廓并打印其面积。请注意，这里的排序是按照升序排列的。如果您想要降序排列，可以将`reverse=True`参数传递给`sorted`函数。

相关问题

cv2.findContours轮廓排序

cv2.findContours函数可以用于检测图像中的轮廓。在检测到轮廓后，可以使用cv2.contourArea函数计算轮廓的面积，并使用sorted函数对轮廓进行排序。默认情况下，sorted函数按照轮廓的面积从小到大排序，如果需要按照面积从大到小排序，则需要将reverse参数设置为True。例如，在灰度化、边缘检测和轮廓检测后，可以使用以下代码对轮廓进行排序并取出面积最大的前5个轮廓：

contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]

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