第Python+Opencv實現(xiàn)計算閉合區(qū)域面積目錄一、cv2.contourArea二、按像素個數(shù)計算連通域面積

一、cv2.contourArea

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

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

由于格林公式計算單連通域面積是以逆時針為正方向的，而有時候我們輸入的邊緣數(shù)組是按照順時針輸入的，所以導(dǎo)致計算面積會出現(xiàn)負數(shù)；計算面積存在0的情況一般是只存在一個像素點作為邊緣點，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=[]

foriinrange(len(contours)):

a=cv2.contourArea(contours[i],True)

area.append(abs(a))

topk=2#取最大面積的個數(shù)

foriinrange(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、按像素個數(shù)計算連通域面積

這邊再給出一種用邊緣內(nèi)像素個數(shù)來計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

foriinrange(len(contours)):

#對每一個連通域使用一個掩碼模板計算非0像素(即連通域像素個數(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#取最大面積的個數(shù)

foriinrange(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_Q