如何计算掩膜图中多个封闭图形的面积
import cv2def calMaskArea(image,idx):mask = cv2.inRange(image, idx, idx)contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)for contour in contours:area = cv2.contourArea(contour)print("图形的面积为", area)
image是包含多个封闭图形的掩膜图,如下:
idx表示掩膜的值,即图形的像素值,在RGB图像中是三维元组。e.g. (0,255,0)
contours中包含多个轮廓。
代码思路
- 使用cv2.inRange将图像二值化
- 使用cv2.findContours获取二值图像的轮廓,再使用cv2.contourArea计算每个轮廓的面积。
注:直接对二值图像使用cv2.countNonZero无法分辨不同的封闭图形。
缺陷
这样计算的精度还不够高,比如计算圆形会损失1.9%的精度
圆形面积为7853.981633974483
图形的面积为 7704.0
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