opencv计算多边形面积

在OpenCV中，计算不规则多边形的面积可以通过`cv2.fillPoly()`和`numpy`数组操作来实现[^1]。给定一个多边形的顶点坐标，例如一个正方形的四个顶点，可以按照以下步骤进行：

1. 读取图像，但请注意，为了填充多边形，图像的尺寸应大于多边形的实际尺寸。

image = cv2.imread('img0.jpg')

2. 定义多边形的顶点，这里是正方形的顶点，每个顶点是一个二维数组，例如`[[2, 2], [6, 2], [6, 6], [2, 6]]`。

polygon = np.array([[[2, 2], [6, 2], [6, 6], [2, 6]]], dtype=np.int32)

3. 创建一个与图像相同大小的全零数组`im`，用于填充多边形。

im = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8")

4. 使用`cv2.fillPoly()`函数在`im`上填充多边形，颜色设置为255。

polygon_mask = cv2.fillPoly(im, polygon, 255)

5. 计算填充区域的像素数，这等于多边形的面积（这里像素值1代表填充，0代表未填充），并将其转换为面积。

area = np.sum(np.greater(polygon_mask, 0))

6. 打印得到的面积。

对于正方形示例，输出面积为25，这表明该方法正确地计算了正方形的面积。

相关问题

opencv 多边形面积

在OpenCV库中，计算多边形面积通常涉及到从顶点坐标构建轮廓并应用一些几何公式。你可以通过以下几个步骤来完成这个任务：

1. **读取图像或处理图像**: 首先，你需要从图像中提取出多边形的轮廓，可以使用`findContours()`函数结合边缘检测或者其他形状识别技术。

2. **获取轮廓信息**: `contours`是一个包含多边形顶点的数组，每个轮廓都是一个`std::vector<std::vector<cv::Point>>`。你需要选择你要计算面积的那个轮廓。

3. **确定是否封闭**: 确保多边形是闭合的，如果没有，需要添加一个额外的顶点来形成闭环。

4. **计算面积**: 对于闭合的轮廓，可以使用`cv::contourArea()`函数。这个函数接受轮廓数据作为输入，返回的是浮点数，表示多边形的总面积。

cv::Mat img = ...; // 读取或处理后的图像
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
std::vector<std::vector<cv::Vec4i>> hierarchy;

// 提取轮廓
cv::findContours(img, contours, hierarchy, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

// 获取某个轮廓
const std::vector<cv::Point>& contour = contours;

if (contour.size() > 2) { // 检查是否至少有三个点构成一个三角形
    float area = cv::contourArea(contour);
    std::cout << "Polygon area: " << area << std::endl;
}

python opencv 不规则多边形面积的计算

可以使用 OpenCV 中的 contourArea 函数来计算不规则多边形的面积。具体步骤如下：

1. 读取图像并转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行二值化处理。
3. 使用 findContours 函数找到轮廓。
4. 使用 contourArea 函数计算轮廓的面积。

以下是示例代码：

import cv2

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图像进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 使用 findContours 函数找到轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 使用 contourArea 函数计算轮廓的面积
area = cv2.contourArea(contours[0])

print('面积为：', area)