小案例：利用python估算最外轮廓区域面积

zhzhx

一、需求：给出一张图片，估算最外轮廓区域面积


二、步骤：1、读取图片信息2、利用open-cv，自适应分割图片3、提取最外轮廓像素值4、利用像素值标记轮廓5、计算轮廓面积 三、代码：

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import cv2
 
# 读取图片信息
img_path = r"D:\Desktop\img\out1.png"
 
# 读取文件
mat_img = cv2.imread(img_path)
mat_img2 = cv2.imread(img_path, cv2.CV_8UC1)
 
# 自适应分割
dst = cv2.adaptiveThreshold(mat_img2, 210, cv2.BORDER_REPLICATE, cv2.THRESH_BINARY_INV, 3, 10)
# 提取轮廓
contours, heridency = cv2.findContours(dst, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 
# 标记轮廓
cv2.drawContours(mat_img, contours, -1, (255, 0, 255), 3)
 
x_list = []
y_list = []
for c in contours:
    for i in c:
        x_list.append(i[0][0])
        y_list.append(i[0][1])
 
print(min(x_list), max(x_list))
print(min(y_list), max(y_list))
 
# 计算轮廓面积
area = 0
for i in contours:
    area += cv2.contourArea(i)
print(area)
 
# 图像show
cv2.imshow("window1", mat_img)
cv2.waitKey(0)

四、结果：

vethenc

感谢分享，看上去挺有意思

kemuxin

感谢分享

veryzhou

类似于我们的一款卫星测地  面积算法   后来被不再用在测地领域了   不知道为啥

duwanjiang

感觉挺有意思的，学习学习

Yiii952

有点意思，学习了