opencv计算轮廓周长

计算轮廓周长是计算轮廓的长度，可以通过OpenCV中的arcLength函数实现。该函数的第一个参数是轮廓，第二个参数是指定轮廓是否封闭，第三个参数是指定轮廓是否简化，返回值是轮廓的周长。下面是一个示例代码，用于计算图像中所有轮廓的周长：

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    threshold(image, image, 128, 255, THRESH_BINARY);

    vector<vector<Point>> contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;
    findContours(image, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);

    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        double length = arcLength(contours[i], true);
        cout << "Contour " << i << " length: " << length << endl;
    }

    return 0;
}

相关问题

opencvsharp计算周长

你可以使用 OpenCvSharp 库中的 `ArcLength` 函数来计算轮廓的周长。以下是一个简单的示例代码：

using OpenCvSharp;

// 读取图像并转为灰度图像
Mat src = Cv2.ImRead("image.jpg", ImreadModes.Grayscale);

// 二值化图像
Mat binary = new Mat();
Cv2.Threshold(src, binary, 0, 255, ThresholdTypes.Binary);

// 查找轮廓
Mat hierarchy = new Mat();
Point[][] contours;
Cv2.FindContours(binary, out contours, hierarchy, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple);

// 计算轮廓周长
double perimeter = Cv2.ArcLength(contours[0], true);

在上面的示例代码中，首先读取一张图像并将其转为灰度图像，然后对图像进行二值化处理。接下来使用 `FindContours` 函数查找图像中的轮廓，其中 `contours[0]` 表示第一个轮廓，因为我们只处理了一个轮廓，所以只需要使用第一个轮廓进行计算。最后使用 `ArcLength` 函数计算轮廓的周长，将结果保存在 `perimeter` 变量中。

opencv 轮廓安装周长进行排序

要对OpenCV中的轮廓按照周长进行排序，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，使用OpenCV的`findContours`函数找到图像中的所有轮廓。这个函数会返回一个包含所有轮廓的列表。

2. 接下来，可以使用`arcLength`函数计算每个轮廓的周长。该函数需要传入轮廓的点集和闭合状态（True表示闭合，False表示非闭合）。

3. 将每个轮廓的周长与其对应的轮廓一起存储在一个列表中。

4. 使用Python的`zip`函数将轮廓和周长列表打包在一起。

5. 使用Python的`sorted`函数对打包后的列表进行排序，可以指定按照周长进行升序或降序排序。

6. 最后，可以将排序后的轮廓和周长分开存储在两个不同的列表中，或者直接使用排序后的列表。

下面是一个示例代码：

import cv2

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

# 寻找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 计算每个轮廓的周长并存储在列表中
perimeters = [cv2.arcLength(contour, True) for contour in contours]

# 将轮廓和周长打包在一起并按照周长进行排序
sorted_contours = sorted(zip(contours, perimeters), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 分离排序后的轮廓和周长
sorted_contours, sorted_perimeters = zip(*sorted_contours)

# 打印排序后的周长
for perimeter in sorted_perimeters:
    print(perimeter)

这样，你就可以得到按照周长排序后的轮廓列表和对应的周长列表。