python 边缘检测，测量面积，并在每个图形上标注面积

你可以使用OpenCV库进行边缘检测和图像处理，以下是一个简单的Python代码示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

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

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

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

# 遍历每个轮廓
for i, c in enumerate(contours):
    # 计算轮廓面积
    area = cv2.contourArea(c)
    # 在图像上标注面积
    cv2.putText(img, f"{area:.2f}", tuple(c[0][0]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 1)
    # 在图像上绘制轮廓
    cv2.drawContours(img, [c], 0, (0, 0, 255), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先读取图像并将其转换为灰度图像，然后应用Canny边缘检测算法找到图像中的边缘。接下来，我们使用`cv2.findContours`函数查找图像中的轮廓，然后遍历每个轮廓，计算其面积并在图像上标注。最后，我们使用`cv2.drawContours`函数在图像上绘制轮廓，并将其显示出来。

请注意，在这个示例中，我们使用的是`cv2.RETR_EXTERNAL`模式来查找轮廓，这意味着我们只查找最外层的轮廓。如果您想查找所有的轮廓，可以使用`cv2.RETR_LIST`模式。