"""res=cv2.contourArea(contours[0])length=cv2.arcLength(contours[0],True)轮廓近似和凸包 ??? 边界矩形>>>正矩形框""" x, y, w, h = cv2.boundingRect(array) 输入参数 array 单个轮廓(points,1,2) >>> contours[0] 返回参数 x,y,w,h x,y是矩阵左上点的坐标,w,h是矩阵的宽和高 """# ...
参数说明:contour表示输入的轮廓值, length表示轮廓的大小, True表示是否闭合 4. cv2.threshold(wrap, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_AUTO) # 进行图像的二值化操作 参数说明: wrap表示输入图片,0表示最小值,255表示最大值,THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_AUTO表示方法,即大于最小阈值的为0...
cv2.contourArea()函数是OpenCV中用于计算轮廓面积的函数。该函数的参数是一个轮廓数组,可以通过cv2.findContours()函数来获取。下面是一个简单的例子,演示了如何使用cv2.findContours()和cv2.contourArea()来计算图像中所有轮廓的面积,并将其显示出来: python import cv2 import numpy as np #读入一张图片 img = ...
轮廓的面积可以使用函数 cv2.contourArea() 计算得到,也可以使用矩(0 阶矩),M[‘m00’]。 #轮廓面积 area = cv2.contourArea(cnt) print (area) 1. 2. 3. 165073.0 2.3 轮廓周长 也被称为弧长。可以使用函数 cv2.arcLength() 计算得到。这个函数的第二参数可以用来指定对象的形状是闭合(True),还是打开的(...
area = cv2.contourArea(cnt)*1.0327 # 圆度, 与圆的接近程度,面积与周长的平方比 circularity = 4 * np.pi * area / (perimeter ** 2)/1.0327*1.0153**2 #无量纲量,去除修正系数 # 偏心率, 最小外接矩形的长短边比值,为归一化处理,取倒数输出 (0,1] ...
要计算由cv2.findContours函数找到的轮廓面积,你可以使用cv2.contourArea函数。这个函数接受一个轮廓作为输入,并返回该轮廓的面积。以下是一个示例: python # 计算轮廓面积 for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) print(f'Contour area: {area}') ...
int_area = cv2.contourArea(order_pts) print(int_area) AI代码助手复制代码 最小外接矩形的 角度范围是 【-90,0】 注意是左闭右闭。水平矩形角度 -90, wh互换,意思是 例如:真实水平矩形 w——100 , h——50,那么用minAreaRect求得theta——(-90),w——50, h——100 ...
area=cv2.contourArea(cnt) 2.3轮廓周长 也被称为弧长。可以使用函数cv2.arcLength()计算得到。这个函数的第二参数可以用来指定对象的形状是闭合的(True),还是打开的(一条曲线)。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 perimeter = cv2.arcLength(cnt,True) 2.4轮廓近似 将轮廓形状近似到另外一种由...
# 在阈值图像中找到最大的轮廓 cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #不同opencv版本的不同 if len(cnts) == 2: cnts = cnts[0] elif len(cnts) == 3: cnts = cnts[1] c = max(cnts, key=cv2.contourArea) #在输出图像上绘制轮廓的形状,计算...