自定义闭合轮廓面积的计算函数contourArea()的用法

contourArea()是一个可以计算闭合轮廓面积的函数，用法如下：cv2.contourArea(cnt, oriented=False)，其中cnt表示要计算面积的轮廓，oriented表示是否有方向。如果有方向，则返回的面积为有符号面积（顺时针方向为正，逆时针方向为负），否则返回的为绝对值。

相关问题

halcon 计算一个闭合轮廓的内部最短距离

要计算一个闭合轮廓的内部最短距离，可以使用Halcon中的distance_rr函数。该函数用于计算两个区域之间的最短距离。具体使用方法如下：

1. 使用gen_contour_region函数生成闭合轮廓区域对象。

2. 使用gen_rectangle2函数生成一个包含轮廓的矩形区域对象。

3. 使用difference函数计算矩形区域对象和轮廓区域对象的差异，得到轮廓内部的区域对象。

4. 使用distance_rr函数计算轮廓内部的区域对象内部任意两点之间的最短距离。

例如，假设我们有一个闭合轮廓contour，可以使用以下代码计算其内部的最短距离：

gen_contour_region (Contour, 'border', 1, 'outer')

gen_rectangle2(Rectangle, Row, Column, Phi, Length1, Length2)
Difference(Rectangle, Contour, InnerRegion)

distance_rr(InnerRegion, 'distance', 'no_sort')

其中，'distance'是输出参数，表示轮廓内部任意两点之间的最短距离。'no_sort'表示不需要对轮廓进行排序。

要注意，矩形区域对象的大小和位置应该足够大，以包含整个轮廓。如果矩形区域对象太小，则可能无法完全包含轮廓，导致计算出的距离不准确。

canny 提取后 检测闭合轮廓

可以通过以下步骤来检测闭合轮廓：

1. 对图像进行 Canny 边缘检测，得到二值化边缘图像。
2. 对二值化边缘图像进行形态学操作，如膨胀或腐蚀，以填充边缘空洞或去除噪声。
3. 使用轮廓检测函数（如 OpenCV 中的 findContours 函数）来检测图像中的所有轮廓。
4. 遍历所有轮廓，使用轮廓周长和面积的比值来判断轮廓是否为闭合轮廓。如果比值接近于 1，则可以认为轮廓是闭合的。

注意，这些步骤中的具体参数需要根据实际情况进行调整。