python opencv 对象测量

最新推荐文章于 2025-10-13 14:43:57 发布

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本文详细介绍了一种基于OpenCV的图像处理技术，通过灰度转换、二值化及轮廓检测实现目标对象的识别与测量。文章展示了如何利用Python进行图像预处理，包括阈值设定、轮廓提取以及几何矩计算等关键步骤，最终实现了对图像中对象的精确定位和尺寸测量。

import cv2 as cv  
import numpy as np  
  
def measure_object(img):  
    gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_RGB2GRAY)  
    ret,binary=cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY_INV|cv.THRESH_OTSU)  
#     cv.imshow("binary img",binary)  
    outImg,contours,hireachy=cv.findContours(binary,cv.RETR_EXTERNAL,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 
#     print(contours)
    for i ,contour in enumerate(contours):  
        #轮廓面积  
        area=cv.contourArea(contour)  
        #轮廓外接矩形面积  
        area=cv.contourArea(contour)  
        x,y,w,h=cv.boundingRect(contour)  
#         #几何矩  
        mm=cv.moments(contour)  
        if mm['m00']!=0: 
            cx=mm['m10']/mm['m00']  
            cy=mm['m01']/mm['m00']  
            cv.circle(img,(np.int(cx),np.int(cy)),3,(0,255,0),-1)  
            cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)  
    cv.imshow("mo",img)  
  
src=cv.imread('shou.jpg')  
cv.imshow('def',src)  
measure_object(src)  
cv.waitKey(0)  
cv.destroyAllWindows()