python 如何统计一个图片中不规则图形个数

首先，您需要将图片转化为二进制格式，然后使用 Python 的图像处理库进行处理。

有许多方法可以统计图像中的不规则图形的个数，这里介绍两种常用的方法。

1. 使用轮廓：

使用 OpenCV 的 `findContours()` 函数可以找到图像中的轮廓。在找到轮廓后，您可以使用 `len()` 函数来统计轮廓的数量。

2. 使用图像分割：

使用图像分割技术，您可以将图像分割成若干个不规则图形。然后，您可以使用 `len()` 函数来统计这些不规则图形的数量。

示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转化为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 图像二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, 0)

# 寻找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# 统计轮廓数量
count = len(contours)

print(count)

希望这些信息能帮助到您。

相关问题

python cv 在图片上绘制不规则图形

要在图片上绘制不规则图形，可以使用 OpenCV 库中的函数 `cv2.fillPoly()`。该函数可以在图像上绘制任意多边形。

以下是一个简单的例子，绘制了一个不规则的五边形并在其中填充颜色：

import numpy as np
import cv2

# 创建一个黑色的图像
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)

# 定义五个顶点坐标
pts = np.array([[10,100], [100,50], [200,150], [140,250], [30,200]], np.int32)

# 在图像上绘制多边形
cv2.fillPoly(img, [pts], (255,255,255))

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

在上面的示例中，我们首先创建了一个大小为 512x512 的黑色图像。然后我们定义了五个顶点坐标，并使用 `cv2.fillPoly()` 函数在图像上绘制了一个多边形。最后，我们将图像显示出来。

如果要绘制更复杂的不规则图形，只需要定义更多的顶点坐标即可。

写一个可以计算图像中不规则图形的长度、宽度、面积的python代码

以下是一个简单的Python代码示例，可以计算二值化图像中不规则图形的长度、宽度和面积。该代码使用OpenCV库进行图像处理。

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.png', 0)

# 二值化图像
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, 0)

# 计算轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

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

# 计算长度和宽度
(x, y), (width, height), angle = cv2.minAreaRect(max_contour)
if width < height:
    width, height = height, width
    angle += 90

# 计算面积
area = cv2.contourArea(max_contour)

# 输出结果
print('长度:', width)
print('宽度:', height)
print('面积:', area)

请注意，这个代码仅适用于二值化图像。如果您的图像不是二值化的，请先使用适当的图像处理技术将其转换为二值化图像。