opencv contourArea() 计算面积(转)

轮廓面积计算与最大连通区域
最新推荐文章于 2024-09-05 17:39:12 发布
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本文探讨了OpenCV中轮廓面积计算的方法及其与像素点总数的关系，并介绍了如何使用OpenCV来查找二值图像中的最大连通区域，这对于图像处理和计算机视觉任务中的目标检测与识别具有重要意义。

1.轮廓面积计算结果和像素点总数的关系

https://blog.youkuaiyun.com/yiqiudream/article/details/51858421

2.opencv中contourarea返回值与轮廓的真实面积

https://blog.youkuaiyun.com/Sirius_0/article/details/80289772

3.使用OpenCV查找二值图中最大连通区域

https://blog.youkuaiyun.com/shaoxiaohu1/article/details/40272875

3、Opencv 进行区域的面积计算
sxj731533730
01-23 9229
基本思想：对一个多边形使用opencv进行面积计算（使用起内部实现方式的向量计算法）进行计算 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { .
基于opencv计算目标图像的面积
weixin_39539602的博客
04-22 5935
需求：计算目标图像（白色区域）的面积 解决思路：二值分割+形态学处理+轮廓提取 代码如下： #include <opencv2\opencv.hpp> #include <math.h> using namespace std; using namespace cv; bool verify(vector<Point> input, long min); const int lowThreshold = 0; const int highThreshold = 25.
OpenCV 获取区域面积
03-22
OpenCV获取特定区域的面积，与halcon中计算的面积近似，OpenCV中使用OSTU二值化，halcon中使用binary_threshold二值化
OpenCV-计算轮廓面积cv::contourArea
翟天保的博客
04-29 2万+
函数原型：double contourArea( InputArray contour, bool oriented = false );
python opencv之图像分割、计算面积
T20151470的博客
10-28 3778
以下代码是一个基于K-means聚类算法进行图像分割的实现。通过读取一个彩色图像，将其转化为二维数组形式。然后使用K-means算法对像素点进行聚类，聚类个数为7。根据聚类后的标签值对像素点进行着色，并创建掩膜图像。接着使用形态学开运算和闭运算去掉周围的绿色点和填充区域内部空隙，找到最大的轮廓并计算其面积。还有更好的方法吗，如果目标的轮廓更加复杂，该怎么处理？这种方法具有通用性吗，换其他类似图片也提取准确吗？已经算出了图上面积，怎么计算实际面积？为什么选择K-means聚类算法？
Opencv contourArea函数记录直线轮廓面积
ODIMAYA的博客
02-25 4598
Opencv contourArea函数记录直线轮廓面积计算contour面积时候的一些问题记录，python语言实现 计算contour面积时候的一些问题记录，python语言实现 Opencv中findContours后，得到的contour可以使用contourArea函数计算其轮廓面积 值得注意的是，根据contourArea中的计算思路（貌似是向量乘法实现的：参考https://blog.youkuaiyun.com/m0_37914500/article/details/78615284） 根据此思路，直线
OpenCV中contourArea轮廓面积算法
m0_37914500的博客
11-23 2万+
本博文有关opencv中轮廓面积contourarea算法
opencv contourArea()计算轮廓面积偏小问题，及问题解决方法
AXHL_优快云的博客
11-29 1162
利用opencv 库函数contourArea()计算轮廓面积得到的面积比实际面积小的原因，及其求精确面积方法。利用contourArea()计算轮廓面积实际为轮廓中心点所围成虚拟轮廓的面积，而非实际轮廓面积。方法1 ，计算圆面积为317，与原实际面积314相差3。方法2 ，计算圆面积为318，与原实际面积314相差4。利用圆面积公式计算圆的面积为：10*10*3.14=利用contourArea()函数计算面积，函数统计非零像素的数量。函数将轮廓绘制到空白图像上，然后使用。
OpenCV结构分析与形状描述符（7）计算轮廓的面积的函数contourArea()的使用
jndingxin的专栏
09-05 789
计算轮廓的面积
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10-02
然后，我们可以通过`contourArea`函数计算轮廓的面积。这个面积可以被视为物体的面积，但需要注意的是，这通常是像素面积，而非实际物理尺寸。为了得到实际面积，我们需要知道图像的分辨率和比例尺信息。 此外，...
opencvj计算二值区域的面积和周长
08-18
本程序是基于opencv开发的计算二值图像连通区域内的面积及周长，
037-OpenCV轮廓特征应用-最小外接矩形
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02-05 4154
话不多说，上代码，看结果。 import cv2 # 导入库 import numpy as np font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX ''' cv2.imread(filename,flags) # filename为文件名，图片与.py文件在一个文件夹时输入文件名即可 # 不在一个文件夹时输入图片的路径和名字 # flags为图片的颜色类型，默认为1，灰度图像为0 ''' img = cv2.imread('39.jpg') '''
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08-15 1551
轮廓面积与轮廓周长是图像分析中的两项核心统计特征，它们为理解和量化图像中的形状提供了基础。：这代表了轮廓所界定区域的像素数量，是衡量区域大小的直接指标。面积的计算结果以像素平方为单位，为我们提供了一个量化的尺度来比较不同物体的相对大小。：它反映了轮廓边界的总长度，以像素为单位。周长是描述形状复杂度和边界长度的关键参数，对于评估物体的形状和轮廓的平滑度或不规则性至关重要。：通过比较物体的面积和周长，我们可以区分不同尺寸的物体，筛选出符合特定大小标准的物体。：不同形状的物体具有独特的面积与周长比。
【OpenCV】获取轮廓(连通域)的面积、周长、矩形度、圆形度、宽长比、周径比
豆芽菜
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一、cv2.contourArea 起初使用该函数的时候看不懂返回的面积，有0有负数的，于是研究了一下。 opencv计算轮廓内面积函数使用的是格林公式计算轮廓内面积的，公式如下： 由于格林公式计算单连通域面积是以逆时针为正方向的，而有时候我们输入的边缘数组是按照顺时针输入的，所以导致计算面积会出现负数；计算面积存在0的情况一般是只存在一个像素点作为边缘点，所以面积为0。 代码如下： img = cv2.imread('test.png', 0) contours, hierar..
opencv计算轮廓内面积的两种方法
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文章目录一、cv2.contourArea二、按像素个数计算连通域面积 一、cv2.contourArea 起初使用该函数的时候看不懂返回的面积，有0有负数的，于是研究了以下。 opencv计算轮廓内面积函数使用的是格林公式计算轮廓内面积的，公式如下： 由于格林公式计算单连通域面积是以逆时针为正方向的，而有时候我们输入的边缘数组是按照顺时针输入的，所以导致计算面积会出现负数；计算面积存在0的情况一般是只存在一个像素点作为边缘点，所以面积为0。 我们以如下图像为例（口罩耳线），提取其中面积最大的两个区域.
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因之前的代码很多多余，学习的时候刚写的，现于2018/8/6更新： 源代码如下： // 操作系统： Windows 10 64 // IDE版本：Visual Studio 2017 // OpenCV版本： 3.4 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include ...
cv2.error: opencv(4.4.0)_【从零学习OpenCV 4】轮廓面积与长度
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本文首发于“小白学视觉”微信公众号，欢迎关注公众号 本文作者为小白，版权归人民邮电出版社发行所有，禁止转载，侵权必究！ 经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。轮廓面积轮廓面积是轮廓重要的统计特性之一，通过轮廓面积的大小可以进一步...
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1、contourArea()函数的作用：主要用于计算图像轮廓的面积。2、double contourArea(InputArray contour,bool oriented=false)     参数：               InputArray contour : 输入的点，一般是图像的轮廓点               bool oriented = false ： 默认值为fals...
opencv contourarea
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在 OpenCV 中，可以通过 `cv2.contourArea()` 函数来计算图像中轮廓的面积。该函数接收一个轮廓作为输入，并返回该轮廓所包围区域的面积[^3]。 ### 基本用法 以下是一个使用 `cv2.findContours()` 和 `cv2.contourArea()` 的完整示例： ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像并转换为灰度图 image = cv2.imread('example.jpg') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化处理 _, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历所有轮廓并计算面积 for i, contour in enumerate(contours): area = cv2.contourArea(contour) print(f"Contour {i+1} area: {area}") # 可选：绘制轮廓 cv2.drawContours(image, [contour], -1, (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Contours', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` ### 参数说明 - **contour**：输入的单个轮廓，通常是从 `cv2.findContours()` 返回的轮廓之一。 - 返回值：浮点数类型，表示轮廓的面积。 ### 注意事项 1. **轮廓数据结构**： - 确保传入的是一个有效的轮廓数组。 - 如果使用 `cv2.RETR_EXTERNAL` 或 `cv2.RETR_TREE` 等模式查找轮廓，请确保正确解析返回值。 2. **精度问题**： - 若需要更高精度的面积计算，可以将轮廓点集设置为浮点型，但这对大多数应用来说不是必需的。 3. **性能优化**： - 对于大型图像或大量轮廓，建议只计算必要轮廓的面积，以提高效率。 4. **坐标顺序**： - 轮廓点集通常是以整数像素坐标存储的，但在某些情况下（如亚像素边缘检测）可包含浮点坐标。 5. **多边形近似**： - 如果轮廓是由 `cv2.approxPolyDP()` 近似得到的，也可以直接用于面积计算。 6. **单位面积**： - 返回的面积单位是像素数量，若需实际物理面积，应结合图像的空间分辨率进行换算。 通过上述方式，可以在 Python 中高效地利用 OpenCV 实现图像轮廓面积的计算功能。 ---
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