基于图像的苹果尺寸测量代码

这里提供一个基于OpenCV的Python代码，可以用于测量苹果图像的尺寸：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('apple.jpg')

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

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

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

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

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

# 计算轮廓周长
perimeter = cv2.arcLength(max_contour, True)

# 拟合多边形
approx = cv2.approxPolyDP(max_contour, 0.02 * perimeter, True)

# 绘制多边形
cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0, 255, 0), 2)

# 计算轮廓面积
area = cv2.contourArea(approx)

# 计算苹果直径
diameter = np.sqrt(4 * area / np.pi)

# 显示图像和测量结果
cv2.imshow('image', img)
print("Apple diameter: ", diameter)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码中首先读取一张苹果的图片，然后将其转换为灰度图像并进行高斯滤波和Canny边缘检测。接着通过查找轮廓和拟合多边形找到苹果的最大轮廓，并计算出轮廓的面积和周长。最后根据面积计算苹果的直径，并在原图上绘制出多边形和直径值。