hierarchy.empty()) { std::vector<std::vector<cv::Point> >::const_iterator itc = contours.begin(); // 遍历所有轮廓 int i = 1; while (itc != contours.end()) { double area = cv::contourArea(*itc); cout << "第" << i << "个轮廓的面积为:" << area << endl; i++; it...
circle(drawing, mc[i], 4, color, -1); } imshow("Contours", drawing); cout << "\t Info: Area and Contour Length \n"; for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) { cout << " * Contour[" << i << "] - Area (M_00) = " << std::fixed << std::setprecision(...
宽*高的面积是矩形的面积。 Rect selection = boundingRect(contours[t]) 是在这个白色的区域外面画出一个最小矩形。 因此area=selection.width * selection.height求的面积是红色矩形的面积。 编辑 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 所以才使得contourArea()求出来的面积和宽高面积不一样,且永远小于看宽高面积。
hierarchy =cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)#绘制轮廓#出入绘制图像,轮廓,轮廓索引,颜色模式,线条厚度#注意使用copy,否则原图会变draw_img =img.copy()#-1代表所有的轮廓, (0, 0, 255)代表用红色来画, 2线条的宽度res_1 = cv2.drawContours(draw_img, contours, -1, ...
CHAIN_APPROX_NONE); double a=contourArea(contours[0]); float b = arcLength(contours[0],true); vector<Point>contours_poly; approxPolyDP(contours[0], contours_poly, 1, true); float d = arcLength(contours_poly, true); float circle_area = a + d / 2; cout << circle_area << endl; ...
Rect selection = boundingRect(contours[t]) 是在这个白色的区域外面画出一个最小矩形。 因此area=selection.width * selection.height求的面积是红色矩形的面积。 所以才使得contourArea()求出来的面积和宽高面积不一样,且永远小于看宽高面积。 4、真实面积 ...
area = cv2.contourArea(contours[i]) print(f"Contour{i+1}area:{area}") 在上面的代码中,我们首先读取一张图像,并将其转换为灰度图像。然后,我们对灰度图像进行二值化处理,以便更好地检测轮廓。接下来,我们使用cv2.findContours函数查找图像中的轮廓,并返回轮廓列表和层次结构。最后,我们遍历每个轮廓并使用cv2...
cv2.findContours函数输入有三个参数: - thresh: source image - cv2.RETR_TREE: 轮廓检索模式 - cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE: 轮廓逼近方法 输出三个结果: - contours: 图像中所有的轮廓,python列表的形式保存. 每个单独的contour是包括物体边界点的(x,y)坐标的Numpy 数组. ...
img=cv2.drawContours(img,contours,3,(0,255,0),3) . 3、轮廓的近似方法 这是函数 cv2.findCountours() 的第三个参数。它到底代表什么意思呢? 上边我们已经提到轮廓是一个形状具有相同灰度值的边界。它会存贮形状边界上所有的 (x, y) 坐标。但是需要将所有的这些边界点都存储吗?这就是这个参数要告诉函数...
Rect selection = boundingRect(contours[t]) 是在这个白色的区域外面画出一个最小矩形。 因此area=selection.width * selection.height求的面积是红色矩形的面积。 编辑 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 所以才使得contourArea()求出来的面积和宽高面积不一样,且永远小于看宽高面积。