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视觉图像面积计算

在图像处理和计算机视觉中,计算对象面积的常见方法有两种:使用四邻域标记算法和使用轮廓计算。每种方法在不同情况下有各自的优缺点。

  1. 四邻域标记算法

    • 优点
      • 简单易实现。
      • 能够处理带有孔洞的复杂区域(只要孔洞不影响连通性判断)。
    • 缺点
      • 对于边缘不清晰或有噪声的图像,可能会导致面积计算误差。
      • 依赖于图像分辨率和阈值选择的精度。
  2. 轮廓计算

    • 优点
      • 通常更精确,因为它直接使用对象的边缘来计算面积。
      • 适合处理边界清晰的对象。
      • 可以在亚像素级别计算面积,提供更高精度。
    • 缺点
      • 计算复杂度相对较高,特别是在图像边缘检测和轮廓提取步骤。
      • 对于有噪声的图像,边缘检测可能会失败或产生错误的轮廓。

更准确的选择

通常情况下,使用轮廓计算面积更为准确,特别是在以下情况下:

  • 图像边缘清晰。
  • 需要高精度的面积计算。
  • 可以处理复杂形状和多种连通区域。

分别代码:

1 轮廓

# 获取连通域的边界和标签   # 查看各个轮廓contours, _ = cv2.findContours(gray_frame_seg, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 筛选出面积较小的轮廓option_contours = [cnt for cnt in contours if cv2.contourArea(cnt) > area_threshold]logging.info(f'count: {len(contours)}, option contours: {len(option_contours)}')# 初始化要计算的参数num_contours = len(option_contours)areas = np.zeros(num_contours)

2 四邻域标记算法

    def calculate_perimeter():"""计算连通区域的周长"""contours, _ = cv2.findContours(region.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)perimeter = 0for contour in contours:perimeter += cv2.arcLength(contour, True)return perimeter# 找到连通区域并计算每个区域的面积和周长labeled_array, num_features = label(gray_frame_seg)print(f'labeled_array, num_features:{labeled_array, num_features}')areas1 = []perimeters1 = []# 遍历每个连通区域for region_slice in find_objects(labeled_array):region = labeled_array[region_slice]area = np.sum(region > 0)perimeter = calculate_perimeter()areas1.append(area)perimeters1.append(perimeter)print(f'sort areas, len:{len(areas1)}:\n{sorted(areas1)}')return areas1, perimeters1

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