opencv测量图像中苹果尺寸的代码，要求复杂且精度高

以下是一个基于OpenCV的测量图像中苹果尺寸的代码，可以实现较高的精度和复杂度：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('apple.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 高斯滤波去噪
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150, apertureSize=3)

# 轮廓检测
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# 找到面积最大的轮廓
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

# 计算最小外接圆
(x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(max_contour)

# 计算直径
diameter = int(radius * 2)

# 在图像中绘制圆和直径
cv2.circle(img, (int(x), int(y)), int(radius), (0, 0, 255), 2)
cv2.line(img, (int(x-radius), int(y)), (int(x+radius), int(y)), (0, 0, 255), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 输出直径
print('Apple diameter:', diameter)

该代码首先读取图像并对其进行灰度化、高斯滤波、边缘检测和轮廓检测等操作，然后找到面积最大的轮廓并计算最小外接圆，最后计算直径并在图像中绘制圆和直径。输出直径作为苹果尺寸的测量结果。需要注意的是，该代码需要调整一些参数以适应不同的图像和场景，并且对于不同品种、不同大小的苹果，测量结果可能存在一定误差。