contours.erase(contours.begin() + idx); } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 这样用会报错,当idx = 5 时, 已经不存在 contours[5]; 因为执行 contours.erase() 之后,该 contour 会被清除,后面的 contour 会补位,contours.size()的值变小了。也就是,contours 和 hierarchy 的序号不同步了。 只用contou...
因此,opencv的函数ContourArea()是在求不规则的曲面面积。 实际上它在求下图白色区域的面积。 3、几何面积 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。 所以才使得cont...
步骤5: 遍历每个轮廓,使用cv2.contourArea函数计算其面积 最后,遍历每个轮廓,并使用cv2.contourArea函数计算每个轮廓的面积。 python # 遍历每个轮廓并计算面积 for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) print(f'Contour area: {area}') 完整代码示例 python import cv2 # 读取图像 image = cv2...
size(); i++) { drawContours(drawing, contours, i, Scalar(255, 255, 255), 1); } // 统计非零像素的数量 int count = countNonZero(drawing); cout << "Number of pixels in contours: " << count << endl; return 0; } 方法1 ,计算圆面积为317,与原实际面积314相差3 方法2: 利用...
因此,opencv的函数ContourArea()是在求不规则的曲面面积。 实际上它在求下图白色区域的面积。 3、几何面积 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。
# 遍历每个轮廓并计算面积 foriinrange(len(contours)): 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,...
因此,opencv的函数ContourArea()是在求不规则的曲面面积。 实际上它在求下图白色区域的面积。 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 3、几何面积 宽*高的面积是矩形的面积。 Rect selection = boundingRect(contours[t]) ...
imshow("bin_img", bin_img);//寻找轮廓vector<vector<Point> >contours; findContours(bin_img, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);//计算并输出面积周长Mat dst =Mat::zeros(src.size(), src.type()); RNG rngs= {12345};for(inti =0; i < contours.size(); i++) { ...