cv2.CC_STAT_AREA
时间: 2023-07-28 11:07:08 浏览: 188
`cv2.CC_STAT_AREA`是`cv2.connectedComponentsWithStats()`方法返回的连通域信息中的一个参数,表示该连通域的面积大小。
`cv2.connectedComponentsWithStats()`方法将图像中的所有连通域进行标记,并返回每个连通域的标签、面积、宽度、高度和左上角坐标等信息。其中,`cv2.CC_STAT_AREA`表示连通域的面积大小,`cv2.CC_STAT_LEFT`和`cv2.CC_STAT_TOP`分别表示连通域最左上角的x坐标和y坐标,`cv2.CC_STAT_WIDTH`和`cv2.CC_STAT_HEIGHT`分别表示连通域的宽度和高度。
在使用`cv2.connectedComponentsWithStats()`方法获取连通域信息时,我们可以通过指定需要返回的信息参数来获取我们需要的信息。例如,我们可以使用以下语句来获取所有连通域的标签和面积信息:
```python
num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh, cv2.CV_32S)
areas = stats[:, cv2.CC_STAT_AREA]
```
这里的`stats`是一个数组,每一行表示一个连通域的信息。由于我们需要获取所有连通域的面积信息,因此我们使用`stats[:, cv2.CC_STAT_AREA]`来获取所有连通域的面积大小。
相关问题
cv2.CC_STAT_AREA与cv2.contourArea的区别
cv2.CC_STAT_AREA和cv2.contourArea是OpenCV中与轮廓相关的函数。
cv2.CC_STAT_AREA是在使用cv2.connectedComponentsWithStats函数进行连通组件分析时返回的一个统计信息数组中的一个元素。它表示连通组件的面积,即像素的数量。
cv2.contourArea是用于计算给定轮廓的面积的函数。它接受一个轮廓作为参数,并返回该轮廓的面积。轮廓可以通过cv2.findContours函数获得。
所以区别在于,cv2.CC_STAT_AREA返回的是连通组件的面积,而cv2.contourArea返回的是给定轮廓的面积。
将其中 cv2.CC_STAT_AREA代码替换为使用cv2.contourArea
非常抱歉给出了错误的答案。在使用 `cv2.connectedComponentsWithStats()` 函数时,确实可以使用 `cv2.CC_STAT_AREA` 来获取连通域的面积。而在使用 `cv2.findContours()` 函数时,应该使用 `cv2.contourArea()` 函数来计算轮廓的面积。
以下是正确的代码片段,使用 `cv2.contourArea()` 替换了之前的错误代码:
```python
# 找到所有轮廓
contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 计算每个轮廓的面积
contour_areas = [cv2.contourArea(c) for c in contours]
# 找到最大的连通域
max_area_idx = np.argmax(contour_areas)
max_area = contour_areas[max_area_idx]
# 获取最大连通域的像素坐标
max_area_coords = contours[max_area_idx][:, 0, :]
print("Max area:", max_area)
print("Max area coordinates:", max_area_coords)
```
在这个代码片段中,我们使用 `cv2.findContours()` 函数找到所有的轮廓。然后,通过计算每个轮廓的面积,我们找到了最大的连通域。最后,我们从最大连通域的轮廓中提取像素坐标。
再次对之前的错误表示歉意。希望这次能够解决您的问题。如果您还有其他疑问,请随时提问。