用opencv识别一张图片里面特定形状面积占比，用c++实现

好的，以下是使用 C++ 实现的代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读取图片
    Mat img = imread("image.jpg");

    // 将图片转换为灰度图
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 二值化处理
    Mat thresh;
    threshold(gray, thresh, 127, 255, THRESH_BINARY);

    // 查找轮廓
    vector<vector<Point>> contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;
    findContours(thresh, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 遍历轮廓
    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        // 计算轮廓面积
        double area = contourArea(contours[i]);
        // 计算图片总面积
        double total_area = img.rows * img.cols;
        // 计算特定形状的面积占比
        if (area / total_area > 0.5)  // 假设特定形状的面积占比大于 50%
        {
            // 在原图上绘制轮廓
            drawContours(img, contours, i, Scalar(0, 0, 255), 2);
        }
    }

    // 显示结果
    imshow("image", img);
    waitKey(0);
    destroyAllWindows();

    return 0;
}

这段代码与 Python 版本的实现非常类似。我们首先读取一张图片，然后将其转换为灰度图并进行二值化处理。接着使用 `findContours()` 函数查找轮廓，然后遍历每个轮廓，计算其面积并与图片总面积比较，从而确定特定形状的面积占比是否达到要求。如果达到要求，则在原图上绘制该轮廓。

你可以根据自己的需要，修改代码中的阈值、特定形状的面积占比等参数，以达到更好的效果。