# 选择第一个轮廓cnt=contours[0]# 选择第一个轮廓# 计算面积area=cv2.contourArea(cnt)# 计算轮廓的面积print(f'多边形面积:{area}')# 输出面积 1. 2. 3. 4. 5. 6. 调用cv2.contourArea()函数来计算多边形的面积。 步骤6:显示结果 最后,我们可以使用 OpenCV 显示原始图像以及轮廓,并在图像上标注面积信息。
利用OpenCV的findContours方法来查找图像中的轮廓。该方法返回找到的轮廓及其层次信息。 # 查找轮廓contours,_=cv2.findContours(edges,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 1. 2. 5. 计算周长和面积 我们可以使用arcLength和contourArea函数分别计算轮廓的周长和面积。 forcontourincontours:perimeter=cv2.arcLength...
image, contours, hierarchy=cv2.findContours(image, mode, method) image 返回的图像,在 Opencv 4.0 之后就没有这个参数了; contours 标记的轮廓,以 list 形式存在,每个轮廓中都包含了轮廓像素的坐标向量; hierarchy 表示轮廓的继承关系,一般用不到;d image 后面image 表示需要标记轮廓的图像,以 ndarray 格式存在;...
contourArea(cnt) return area contours.sort(key = cnt_area, reverse=False) reverse=False(默认)降序排列,reverse=True升序排列 效果如如下: C++ OpenCV代码类似,如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 //比较轮廓面积(USB_Port_Lean用来进行轮廓排序) bool Contour_Area(vector<...
简介:Python + Opencv2 实现轮廓提取,轮廓区域面积计算;对图像处理时,会遇到这样一个场景:找到图像主体轮廓,这是其一,可能为了凸显轮廓,需要用指定的颜色进行标记;轮廓标记完可能任务还没有结束,还需对轮廓所勾勒的像素面积区域统计计算。 Python + Opencv2 实现轮廓提取,轮廓区域面积计算; ...
opencv中绘制轮廓的函数: drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset]]]) -> image img:要绘制的轮廓图像; contours:轮廓点; contourldx:要绘制的轮廓编号,1表示绘制所有轮廓; color:绘制轮廓颜色; thickness...
一、计算轮廓面积、周长并显示极点 Python OpenCV计算轮廓面积、周长并显示极点 # -*- coding: utf-8 -*-""" Created on Thu Aug 29 16:30:55 2024 E:/OpenCV/Proj/Ky_Area002.py """importcv2# 计算轮廓面积defgetArea():ret_area=cv2.contourArea(contours[0])# 计算第一个轮廓的面积returnret_area...
Image Moments用于计算物体质心、物体面积等. 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importcv2importnumpyasnp img=cv2.imread('star.jpg',0)ret,thresh=cv2.threshold(img,127,255,0)contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,1,2)cnt=contours[0]M=cv2.moments(cnt)# 以dict形式输出...
python opencv 基础形状查找 实例 test.png importcv2importnumpyasnp#定义形状检测函数defShapeDetection(img): contours,hierarchy = cv2.findContours(img,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)#寻找轮廓点forobjincontours: area = cv2.contourArea(obj)#计算轮廓内区域的面积cv2.drawContours(imgContour, obj,...