opencv轮廓特征

OpenCV中的轮廓特征包括轮廓面积、轮廓周长、轮廓重心、轮廓外接矩形等。其中，轮廓面积和周长可以通过`cv2.contourArea()`和`cv2.arcLength()`函数计算得到，轮廓重心可以通过`cv2.moments()`函数计算得到，轮廓外接矩形可以通过`cv2.boundingRect()`函数计算得到。

下面是一个示例代码，演示如何计算轮廓面积、周长、重心和外接矩形：

import cv2

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

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

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历每个轮廓
for i in range(len(contours)):
    # 计算轮廓面积
    area = cv2.contourArea(contours[i])
    print('Contour %d area: %.2f' % (i+1, area))

    # 计算轮廓周长
    perimeter = cv2.arcLength(contours[i], True)
    print('Contour %d perimeter: %.2f' % (i+1, perimeter))

    # 计算轮廓重心
    M = cv2.moments(contours[i])
    cx = int(M['m10'] / M['m00'])
    cy = int(M['m01'] / M['m00'])
    print('Contour %d center: (%d, %d)' % (i+1, cx, cy))

    # 计算轮廓外接矩形
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Contours', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()