计算图像轮廓面积python，python 图计算

图像轮廓(1)

1、本次使用的软件为photoshopCS6，首先在桌面找到photoshop图像处理软件并双击打开。打开photoshop图像处理软件后加载需要进行操作的图像。使用魔棒工具选择边缘白色区域，选中后使用反向选择选择图中主体部分。

2、在ps中，绘制图像轮廓的方法，要根据具体情况而定，如果前景与背景色差明显，对比度较高，且四周又比较复杂，那么，可以使用磁性套索工具。

3、首先我们打开一张马的图片。然后在界面上方点击滤镜风格化查找边缘。最后看基本的描线效果就出来了。接着再调整一下色阶，去掉一些浅色的背景杂色。

相关问答

Q1: 知道了目标区域的像素点怎么计算目标区域的面积?

1、公式：空间分辨率X距离=每个像素测量的面积 例如：距离20米，那么每个像素测量的面积就是：20X72=54mm 以此计算：测量的长就是：160X54mm 宽就是：120X54mm 必须正确，这是我参加培训时专家讲的。

2、打开Photoshop，点击工具栏中的窗口。点击窗口后，点击选择信息。点击窗口中的信息后，点击左侧工具栏中的选框工具。点击选框工具后，在图片中框选。

3、在菜单里有如图选项，先选取白色区域，测量一次。再选取黑色区域测量一次。数值的精确与否和你选取的准确与否有直接关系。建议使用cs3版本，很多d版把这个分析的菜单去掉了。

4、分辨率1920*1080，得到的像素是207万，是两个数据相乘，假如把1920改成1280，系统会自动的把1080改成608，得到的像素就是65万。分辨率1920*1080，通常的打印密度是每一英寸180点，所以1920*1080可以打印出6英寸*6英寸。

5、图像面积等于图像横纵坐标乘起来说代表的物理量，即位移。简介：物理学是研究物质运动最一般规律和物质基本结构的学科。作为自然科学的带头学科，物理学研究大至宇宙，小至基本粒子等一切物质最基本的运动形式和规律。

Q2: 图像轮廓之轮廓拟合

在计算轮廓时，可能并不需要实际的轮廓，而仅需要一个接近于轮廓的近似多边形。OpenCV提供了多种计算轮廓近似多边形的方法。函数cvboundingRect()能够绘制轮廓的矩形边界。

开机将光标移到Programs（程序），再移到Taylor Hobson。2 点击软件名，根据提示符号输入用户名和口令。注：输入用户名和口令后即可登录到系统。

首先我们打开一张马的图片。然后在界面上方点击滤镜风格化查找边缘。最后看基本的描线效果就出来了。接着再调整一下色阶，去掉一些浅色的背景杂色。

打开ps软件，制作一个图形用于示例。选择磁性套索工具。鼠标点击移动（勾选图像轮廓）选择要描边的图形。选择完毕后（建立选区），鼠标右击选择“描边”。

方法如下：第一步：在菜单栏“文件”中，选择“打开”。第二步：在“打开”对话框中，选择一张需要给图像轮廓描边的图片，单击“打开”按钮。第三步：在左侧的工具栏中，单击选择“魔棒工具”。

Q3: OpenCV-Python系列八:提取图像轮廓

查找轮廓（find_contours)measure模块中的find_contours()函数，可用来检测二值图像的边缘轮廓。

对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0，0，0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版（-1）。

或者采用自适应阈值算法，如cvadaptiveThreshold（）函数，根据局部区域的像素值确定阈值。提取轮廓：使用cvfindContours（）函数提取图像中的轮廓，可以根据轮廓的形状、大小等特征进行筛选，选择合适的轮廓。

Q4: 基于OpenCV的特定区域提取

1、opencv中一个白色长条中间有黑色截断，提取出中间的黑色截断的方法为：在opencv中，使用cvinRange()函数将白色部分二值化为白色，黑色部分二值化为黑色。

2、我见过的文献提过一些方法……比如说将Haar检测后的眼部区域的横向纵向的积分图进行扫描，通过极值点可以判断眼球的水平和垂直坐标。但如果你还想要更精确的内容，可能会涉及边缘检测的内容。

3、最后用个copy函数把mask里面的复制下来就行啦。方法有点笨，但是很实用，楼主可以试试~~·话说去年遇到过类似情况，几个师兄弟一起讨论来讨论去，最后还是这个套路OPENCV能实现。

4、灰度化、二值化、阈值分割、查找轮廓、外包矩形。

5、surf算法对图片提取特征点以后是可以获得到提取的数量的。但是匹配完成后虽然能够获得匹配成功的数量，但是是不是真的准确就无法保证了。

Q5: 【python】opencv库cv2.contourArea()函数

OpenCV-Python 是旨在解决计算机视觉问题的Python绑定库。cvrectangle() 方法用于在任何图像上绘制矩形。参数： image： 它是要在其上绘制矩形的图像。 start_point： 它是矩形的起始坐标。

图像矩 帮你计算一些属性，比如重心，面积等。函数cvmoments()会给你一个字典，包含所有矩值 你可以从这个里面得到有用的数据比如面积，重心等。

使用 OpenCV 的cvdrawContours函数绘制轮廓，我们得到了这个结果。就本教程而言，分析整个窗口并不重要。我们只对计算在某个点通过的所有车辆感兴趣，因此，我们必须定义一个感兴趣的区域 ROI 并仅在该区域应用mask。

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