python findContours 轮廓面积大小排序,取出最大轮廓

在Python中，`cv2.findContours()`函数通常用于OpenCV库中处理图像边缘，找出轮廓。如果你想按轮廓面积对它们进行排序并获取最大的轮廓，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要读取图像，并转换为灰度图像以便于边缘检测。例如：

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

2. 然后，应用阈值处理或Canny算子找到二进制轮廓：

_, contours, _ = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

`cv2.RETR_EXTERNAL`表示只保留外部轮廓，`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`则简化轮廓信息。

3. 接下来，计算每个轮廓的面积并按照面积降序排列：

contours_area = [cv2.contourArea(contour) for contour in contours]
sorted_contours = [contours[i] for i in sorted(range(len(contours)), key=lambda x: contours_area[x], reverse=True)]

这里使用了列表推导式同时结合`sorted()`函数和`key`参数，按面积从大到小排序。

4. 最大的轮廓就是`sorted_contours`。

如果你需要绘制出来展示结果，也可以这样做：

largest_contour = sorted_contours
x, y, w, h = cv2.boundingRect(largest_contour)
cv2.drawContours(image, [largest_contour], -1, (0, 255, 0), 2)  # 绘制轮廓
cv2.imshow("Largest Contour", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()