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

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。

opencvsharp计算周长

要计算一个图像中所有对象的周长，需要进行以下步骤：

1. 读取图像并转换为灰度图像。
2. 进行边缘检测，例如使用Canny算法。
3. 对边缘图像进行轮廓提取，例如使用FindContours方法。
4. 遍历每个轮廓并计算其周长，可以使用ArcLength方法来计算。

以下是使用OpenCvSharp进行周长计算的示例代码：

using OpenCvSharp;

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

// 边缘检测
Mat edges = new Mat();
Cv2.Canny(image, edges, 100, 200);

// 轮廓提取
Point[][] contours;
HierarchyIndex[] hierarchy;
Cv2.FindContours(edges, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.List, ContourApproximationModes.ApproxSimple);

// 计算每个轮廓的周长
for (int i = 0; i < contours.Length; i++)
{
    double perimeter = Cv2.ArcLength(contours[i], true);
    Console.WriteLine($"Contour {i}: perimeter = {perimeter}");
}

在上面的示例代码中，`image.jpg`是要处理的图像文件名。`Cv2.Canny`方法用于进行边缘检测，其中的参数100和200是Canny算法的阈值。`Cv2.FindContours`方法用于提取轮廓。`Cv2.ArcLength`方法用于计算每个轮廓的周长。计算结果将打印到控制台上。