OpenCV-Python教程：轮廓特征与计算

"轮廓特征是图像处理中的一个重要概念，尤其在目标检测和识别领域。本教程专注于使用OpenCV库在Python中实现对轮廓的分析，包括查找和理解轮廓的各种特性，如面积、周长、重心和边界框。教程中特别强调了如何利用矩来计算这些特征，并提供了一个具体的代码示例来演示如何计算轮廓的重心和面积。 在21.2节中，首先介绍了轮廓特征的重要性。目标是学习如何通过OpenCV提取和分析这些特征，以便于后续的图像分析任务。例如，矩是一个关键的概念，它可以帮助我们计算图像或轮廓的质心和面积。OpenCV的`cv2.moments()`函数用于计算图像的矩，返回的结果是一个字典，包含了不同阶的矩。通过这些矩，可以计算对象的重心坐标，公式为：Cx = M10/M00 和 Cy = M01/M00。在给出的代码示例中，展示了如何使用这个函数找到名为'star.jpg'的二值图像中的轮廓，然后计算其重心。 接下来，教程讨论了如何计算轮廓的面积。`cv2.contourArea()`函数是专门用于计算轮廓区域的，但也可以通过0阶矩M['m00']来获取面积。这种方法提供了另一种简便的方式来确定轮廓覆盖的像素数量。 此外，提到了OpenCV-Python教程是OpenCV官网教程的中文版，由段力辉翻译，目的是为了让中文用户更方便地学习和应用OpenCV。教程强调了Python作为数据分析工具的强大性，特别是在结合Numpy和matplotlib等库时，能够进行高效的数据处理和可视化。同时，Python与OpenCV的结合使得图像处理能力显著增强，因为OpenCV提供了丰富的图像处理功能，并且与Python接口兼容良好。 最后，教程提到OpenCV的版本信息，指出在编写教程时，稳定版为2.4.8，而最新版为3.0，这表明教程可能基于较早的OpenCV版本，但在理解基本概念和技术方法方面仍然具有很高的参考价值。" 这篇摘要详细介绍了OpenCV库在Python中处理轮廓特征的方法，特别是通过矩来计算轮廓的重心和面积，同时也阐述了Python在图像处理和数据分析中的作用以及选择使用Python-OpenCV的理由。