探寻 OpenCV 里的轮廓面积与周长

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2024-02-20 05:08:23

在计算机视觉领域，轮廓是图像中具有相同强度的相邻像素集合，它们勾勒出对象的边界或形状。轮廓的面积和周长是其重要的统计特征，可以帮助我们理解图像中的对象。

轮廓面积

轮廓面积是指轮廓中所有像素点围成区域的面积，单位为像素。它反映了轮廓所覆盖区域的大小。计算轮廓面积的方法是，将轮廓中所有像素点的面积加起来。

轮廓周长

轮廓周长是指轮廓中所有像素点围成区域的周长，单位同样为像素。它反映了轮廓的长度。计算轮廓周长的方法是，将轮廓中的所有边长加起来。

OpenCV 中计算轮廓面积和周长

在 OpenCV 中，我们可以使用 cv2.contourArea() 函数和 cv2.arcLength() 函数来计算轮廓的面积和周长。这两个函数的语法如下：

cv2.contourArea(contour) -> float
cv2.arcLength(contour, closed) -> float

其中，contour 是要计算面积或周长的轮廓，closed 是一个布尔值，表示轮廓是否封闭。对于封闭轮廓，closed 为 True，对于不封闭轮廓，closed 为 False。

示例

以下示例展示了如何在 OpenCV 中计算轮廓的面积和周长：

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

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

# 二值化图像
thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

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

# 计算每个轮廓的面积和周长
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    perimeter = cv2.arcLength(contour, True)

    print("面积：", area)
    print("周长：", perimeter)