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Python+Opencv實(shí)現(xiàn)計(jì)算閉合區(qū)域面積

更新時(shí)間：2022年03月29日 11:12:56 作者：Vertira

這篇文章主要介紹了利用Python?Opencv計(jì)算閉合區(qū)域的面積的原理以及實(shí)現(xiàn)代碼，文中的講解詳細(xì)易懂，感興趣的小伙伴快跟隨小編一起學(xué)習(xí)一下吧

一、cv2.contourArea

起初使用該函數(shù)的時(shí)候看不懂返回的面積，有0有負(fù)數(shù)的，于是研究了一下。

opencv計(jì)算輪廓內(nèi)面積函數(shù)使用的是格林公式計(jì)算輪廓內(nèi)面積的，公式如下：

由于格林公式計(jì)算單連通域面積是以逆時(shí)針為正方向的，而有時(shí)候我們輸入的邊緣數(shù)組是按照順時(shí)針輸入的，所以導(dǎo)致計(jì)算面積會(huì)出現(xiàn)負(fù)數(shù)；計(jì)算面積存在0的情況一般是只存在一個(gè)像素點(diǎn)作為邊緣點(diǎn)，所以面積為0。

代碼如下：

img = cv2.imread('test.png', 0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1)
area = []
topk_contours =[]
for i in range(len(contours)):
    a = cv2.contourArea(contours[i], True)
    area.append(abs(a))
topk = 2 #取最大面積的個(gè)數(shù)
for i in range(2):
    top = area.index(max(area))
    area.pop(top)
    topk_contours.append(contours[top])
x, y = img.shape
mask = np.zeros((x, y, 3))
mask_img = cv2.drawContours(mask, topk_contours, -1, (255, 255, 255), 1)
cv2.imwrite('mask_img.png', mask_img, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100])
cv2.imshow('mask_img:', mask_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

結(jié)果如下：

二、按像素個(gè)數(shù)計(jì)算連通域面積

這邊再給出一種用邊緣內(nèi)像素個(gè)數(shù)來計(jì)算連通域面積的方法：

img = cv2.imread('test.png', 0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1)
area = []
topk_contours =[]
x, y = img.shape
for i in range(len(contours)):
    # 對每一個(gè)連通域使用一個(gè)掩碼模板計(jì)算非0像素(即連通域像素個(gè)數(shù))
    single_masks = np.zeros((x, y)) 
    fill_image = cv2.fillConvexPoly(single_masks, contours[i], 255)
    pixels = cv2.countNonZero(fill_image)
    area.append(pixels)
topk = 2 #取最大面積的個(gè)數(shù)
for i in range(2):
    top = area.index(max(area))
    area.pop(top)
    topk_contours.append(contours[top])
mask = np.zeros((x,y,3))
mask_img = cv2.drawContours(mask, topk_contours, -1, (255, 255, 255), 1)
cv2.imwrite('mask_img.png', mask_img, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100])
cv2.imshow('mask_img:', mask_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()