python findContours 轮廓面积大小排序
时间: 2024-07-31 16:01:04 浏览: 131
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:
```python
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
```
相关问题
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:
```python
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:
```python
_, 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:
```python
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:
```python
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()
```
轮廓按照面积大小排序 python opencv
在Python中使用OpenCV对轮廓按照面积大小进行排序,你可以使用`cv2.findContours()`函数找到图像中的轮廓,并结合`len()`和`numpy.argsort()`对轮廓面积进行排序。以下是步骤:
1. 首先,加载图像并转换为灰度图像,因为`findContours()`通常在灰度图像上工作更佳。
```python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('your_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
```
2. 接着,调用`findContours()`获取轮廓及其级别的信息。这里,我们只关心二等轮廓(即最外层的轮廓),所以需要检查level是否等于0。
```python
contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
3. 计算每个轮廓的面积,使用`cv2.contourArea()`函数。
```python
areas = [cv2.contourArea(contour) for contour in contours]
```
4. 使用`numpy.argsort()`对面积数组进行排序,从大到小。
```python
sorted_indices = np.argsort(areas)[::-1]
```
5. 最后,根据排序后的索引获取按面积排序的轮廓列表。
```python
sorted_contours = [contours[i] for i in sorted_indices]
```
现在,`sorted_contours`是一个按照面积从大到小排列的轮廓列表。如果你只想得到最大的前n个轮廓,可以截取列表的一部分。
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