python 边缘检测,测量面积,并在每个图形上标注面积,
时间: 2023-06-19 17:08:24 浏览: 63
可以使用OpenCV库来进行边缘检测和测量面积,并使用Python语言来编写代码。
首先,需要导入OpenCV库和numpy库:
```python
import cv2
import numpy as np
```
然后读取图像文件并将其转换为灰度图像:
```python
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
接下来,可以使用Canny边缘检测算法来检测图像中的边缘:
```python
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
```
这里的50和150是Canny算法中的阈值参数,apertureSize是Sobel算子的大小。
然后,可以使用findContours函数来查找边缘,并计算每个轮廓的面积:
```python
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
areas = [cv2.contourArea(c) for c in contours]
```
最后,可以使用drawContours函数将轮廓和面积标注在图像上:
```python
for i, c in enumerate(contours):
cv2.drawContours(img, [c], -1, (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(img, f"Area: {areas[i]:.2f}", tuple(c[0][0]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 1)
```
这里使用了enumerate函数来遍历每个轮廓和对应的面积,然后使用putText函数将面积标注在轮廓的第一个点上。
完整代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
areas = [cv2.contourArea(c) for c in contours]
for i, c in enumerate(contours):
cv2.drawContours(img, [c], -1, (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(img, f"Area: {areas[i]:.2f}", tuple(c[0][0]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 1)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,image.jpg是要处理的图像文件名。运行代码后,会显示带有标注面积的图像。