python opencv 不规则多边形面积的计算

可以使用 OpenCV 中的 contourArea 函数来计算不规则多边形的面积。具体步骤如下：

1. 读取图像并转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行二值化处理。
3. 使用 findContours 函数找到轮廓。
4. 使用 contourArea 函数计算轮廓的面积。

以下是示例代码：

import cv2

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

# 对灰度图像进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 使用 findContours 函数找到轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 使用 contourArea 函数计算轮廓的面积
area = cv2.contourArea(contours[0])

print('面积为：', area)

相关问题

python+opencv进行不规则多边形roi区域提取

在Python中使用OpenCV进行不规则多边形ROI区域提取需要以下步骤：

1. 导入所需的库
我们需要导入OpenCV库，并将其命名为cv2。

2. 读取图像
使用cv2.imread()函数读取图像。这里假设图像文件名为"image.jpg"。

3. 创建ROI多边形
定义一个包含不规则多边形顶点的列表作为ROI区域。

4. 创建掩膜
使用cv2.fillPoly()函数创建一个与图像大小相同的空白图像，作为掩膜。然后使用cv2.fillPoly()函数在掩膜上填充多边形。

5. 应用掩膜
使用cv2.bitwise_and()函数将原始图像与掩膜进行按位与操作，即只保留ROI区域。

6. 显示结果
使用cv2.imshow()函数显示提取的ROI区域。

7. 释放窗口
使用cv2.waitKey(0)等待按下任意键后，使用cv2.destroyAllWindows()函数关闭窗口。

以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 创建ROI多边形
roi_vertices = np.array([[(100, 100), (300, 100), (200, 300), (50, 200)]], dtype=np.int32)

# 创建掩膜
mask = np.zeros_like(image)
cv2.fillPoly(mask, roi_vertices, 255)

# 应用掩膜
roi_image = cv2.bitwise_and(image, mask)

# 显示结果
cv2.imshow('ROI Image', roi_image)

# 释放窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

将以上代码保存为Python脚本，运行后会显示提取的ROI区域图像。其中，roi_vertices是一个包含多边形顶点的列表，可以根据需要调整顶点的坐标和个数来定义不规则多边形的形状。

opencv计算多边形面积

在OpenCV中，计算不规则多边形的面积可以通过`cv2.fillPoly()`和`numpy`数组操作来实现[^1]。给定一个多边形的顶点坐标，例如一个正方形的四个顶点，可以按照以下步骤进行：

1. 读取图像，但请注意，为了填充多边形，图像的尺寸应大于多边形的实际尺寸。

image = cv2.imread('img0.jpg')

2. 定义多边形的顶点，这里是正方形的顶点，每个顶点是一个二维数组，例如`[[2, 2], [6, 2], [6, 6], [2, 6]]`。

polygon = np.array([[[2, 2], [6, 2], [6, 6], [2, 6]]], dtype=np.int32)

3. 创建一个与图像相同大小的全零数组`im`，用于填充多边形。

im = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8")

4. 使用`cv2.fillPoly()`函数在`im`上填充多边形，颜色设置为255。

polygon_mask = cv2.fillPoly(im, polygon, 255)

5. 计算填充区域的像素数，这等于多边形的面积（这里像素值1代表填充，0代表未填充），并将其转换为面积。

area = np.sum(np.greater(polygon_mask, 0))

6. 打印得到的面积。

对于正方形示例，输出面积为25，这表明该方法正确地计算了正方形的面积。