cv2.contourArea 没有得到正确的区域答案

【问题标题】：cv2.contourArea didn't get the right areacv2.contourArea 没有得到正确的区域
【发布时间】：2013-02-20 15:34:14
【问题描述】：

'1.png 只有一个轮廓'

img = cv2.imread('1.png')

retval,dst = cv2.threshold(img,120,255,cv2.THRESH_BINARY)

contours, hierarchy = cv2.findContours(dst,cv2.RETR_EXTERANL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

print cv2.contourArea(contours[0],False)

图像只有一个轮廓，然后轮廓是一个列表。当我将contours[0] 更改为contours[3] 或其他数字时，仍然有一个区域。我对这个问题没有任何想法，只有一个轮廓。

为什么会出现这么多值？是发现thresh的问题吗？需要你的帮助吗？

【问题讨论】：

标签： area

【解决方案1】：

问题在于，OpenCV 认为的轮廓只是您认为的轮廓的一部分。换句话说，OpenCV 正在将你的轮廓分割成几块。您可以通过添加各个轮廓的区域来获得完整的区域，但是这种方法并不可靠。

你可以试试Image Morphology。使用它，您可以“增长”轮廓，使它们重叠得更多，这意味着 OpenCV 将它们识别为单个轮廓的机会会更大。

但是，这种方法会导致精度损失。因此，如果您需要一个确切的区域，您将不得不依赖其他方法。对于复杂的几何形状，这不是一项简单的任务。

我使用的另一个“快速而肮脏”的解决方案是创建一个新的单通道 Mat (Mat::zeros)，绘制填充颜色值为 255 (drawContours) 的轮廓，并将内容相加（在 c++ 中，这是cv::sum，对你来说我认为是cv2.sum），然后将结果除以 255。这将以像素为单位得到面积，并且比将各个轮廓的区域，因为它会解释它们之间的重叠。

【讨论】：