计算二进制阈值图像中非白色区域的表面积（python）答案

【问题标题】：Calculate surface area of the non-white areas in a binary thresholded image (python)计算二进制阈值图像中非白色区域的表面积（python）
【发布时间】：2021-06-25 12:06:47
【问题描述】：

有哪些可能的方法来计算图像中非白色区域/灰色/黑色块的表面积？我尝试使用 cv2.contours 来获取形状、迭代轮廓并使用 cv2.contours 和cv2.arcLength(contour,True) 总结总面积和周长，但结果似乎与图像无关。

我也尝试在轮廓之前添加 Canny Edge Detection，但似乎仍然无法正常工作。

只是一个额外的上下文，我想将表面区域用作 ML 模型的特征）。

【问题讨论】：

标签： python-3.x opencv image-processing computer-vision

【解决方案1】：

您需要cv.countNonZero(img)。黑色像素的值为 0，白色/灰色像素的值更大。要查找非白色像素的数量，您必须在使用 countNonZero() 之前反转图像。

import cv2

img = cv2.imread('jwsFy.png', 0)
img = 255-img # invert image
n_black = cv2.countNonZero(img)

print("Number of dark pixels:")
print(n_black)

height, width = img.shape
n_total = height * width

print("Percentage of dark pixels:")
print(n_black / n_total * 100)

【讨论】：