在opencv中如何计算一个相连轮廓的面积

如果想计算相连轮廓的面积，可以先将相连轮廓拆分为单独的轮廓，然后对每个单独的轮廓计算面积，并将其相加。

拆分相连轮廓可以使用`cv2.findContours()`函数，该函数返回所有的轮廓信息及其层级结构。可以使用`cv2.RETR_EXTERNAL`参数来只获取最外层的轮廓，然后使用`cv2.RETR_CCOMP`参数来获取所有层级的轮廓信息。接着，可以使用循环遍历所有的轮廓信息，对每个轮廓使用`cv2.contourArea()`函数计算其面积，并将其相加即可。

下面是一个示例代码：

import cv2

# 读取图像并转为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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

# 查找轮廓并拆分相连轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
areas = 0

for i in range(len(contours)):
    # 如果当前轮廓没有父轮廓，说明它是最外层的轮廓
    if hierarchy[0][i][3] == -1:
        area = cv2.contourArea(contours[i]) # 计算当前轮廓的面积
        areas += area # 将当前轮廓的面积加入总面积

print('相连轮廓的总面积为：', areas, '像素')

需要注意的是，如果相连轮廓之间有空隙，即它们之间的像素没有完全相连，那么拆分后的轮廓数可能会比原来的轮廓数多。