cv2.findcontours 返回值求面积

cv2.findContours() 函数可以用来寻找图像中的轮廓，返回的是轮廓点集列表和层次结构。

要求轮廓面积，可以使用 cv2.contourArea() 函数来计算轮廓的面积。该函数接受一个轮廓点集作为参数，并返回轮廓的面积。

以下是一个示例代码，演示如何使用 cv2.findContours() 和 cv2.contourArea() 函数来计算一个图像中所有轮廓的面积：

import cv2

# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 计算每个轮廓的面积并输出
for cnt in contours:
    area = cv2.contourArea(cnt)
    print('Contour area:', area)

在上面的示例代码中，cv2.findContours() 函数使用 cv2.RETR_TREE 和 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 参数来找到所有的轮廓。然后，通过 for 循环遍历每个轮廓，使用 cv2.contourArea() 函数计算其面积并输出。