Python+Opencv实现计算闭合区域面积

下面是“Python+Opencv实现计算闭合区域面积”的完整攻略。

概述

本文主要介绍如何使用Python和Opencv库实现计算闭合区域面积的操作。在这个过程中，我们会用到一些基本的图像处理操作，例如找到图像中的轮廓，计算轮廓的面积等。

环境准备

在开始之前，你需要在你的电脑上安装 Python 3.x 和 Opencv 库。具体安装方法可以参考官方文档。

实现步骤

1. 读取图片

首先，我们需要读取一张图片。可以使用Opencv库中的cv2.imread函数来读取图片。

import cv2

img = cv2.imread('test.jpg')

2. 灰度化处理

为了后面能够更好地进行图像处理，我们需要将图片进行灰度化处理。可以使用cv2.cvtColor函数将图片转换成灰度图像。

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. 二值化处理

接下来，我们需要对灰度图像进行二值化处理，将图片分成黑白两部分。可以使用cv2.threshold函数将灰度图像进行二值化。

ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)

4. 寻找轮廓

现在，我们已经将图片处理成了黑白二值化图像。下一步，我们需要寻找轮廓。使用cv2.findContours函数可以找到图片中的所有轮廓。

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

在这个函数中，第一个参数是二值化图像，第二个参数是轮廓的检索模式，第三个参数是轮廓的逼近方法。返回值contours是轮廓的列表，每个轮廓是一个点的坐标构成的数组。

5. 计算区域面积

最后，我们可以利用cv2.contourArea函数计算闭合区域的面积。

area = cv2.contourArea(contour)

在这个函数中，参数contour是一个闭合轮廓。如果图像中有多个轮廓，需要分别计算每个轮廓的面积。

示例说明

下面是两个示例，演示如何使用以上步骤计算闭合区域面积。

示例一

首先，我们读入一个带有矩形的图片，并计算矩形的面积。

import cv2

img = cv2.imread('rectangle.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    print('矩形的面积为：{}'.format(area))

输出结果为：

矩形的面积为：240500.0

示例二

接下来，我们读入一个带有多边形的图片，并计算多边形的面积。

import cv2

img = cv2.imread('polygon.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    print('多边形的面积为：{}'.format(area))

输出结果为：

多边形的面积为：127400.0

结论

通过以上示例，我们可以使用Python和Opencv库实现计算闭合区域面积的功能。我们可以通过处理图像的方式，找到图像中的轮廓，计算轮廓的面积。这个操作在很多图像应用领域都有广泛的应用，例如计算图像中物体的面积、形状等等。