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OpenCV計(jì)算輪廓長(zhǎng)度/周長(zhǎng)和面積

更新時(shí)間：2021年06月23日 09:46:58 作者：我有一個(gè)夢(mèng)想

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了OpenCV計(jì)算輪廓長(zhǎng)度/周長(zhǎng)和面積，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文實(shí)例為大家分享了OpenCV計(jì)算輪廓長(zhǎng)度/周長(zhǎng)和面積的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下

輪廓面積

輪廓面積是指每個(gè)輪廓中所有的像素點(diǎn)圍成區(qū)域的面積，單位為像素。

double contourArea( InputArray contour, bool oriented = false );

contour：輪廓的像素點(diǎn)
oriented：區(qū)域面積是否具有方向的標(biāo)志，true表示面積具有方向性，false表示不具有方向性，默認(rèn)值為不具有方向性的false。

函數(shù)的返回值是統(tǒng)計(jì)輪廓面積的結(jié)果，數(shù)據(jù)類(lèi)型為double。函數(shù)第一個(gè)參數(shù)表示輪廓的像素點(diǎn)，數(shù)據(jù)類(lèi)型為vector或者M(jìn)at，相鄰的兩個(gè)像素點(diǎn)之間逐一相連構(gòu)成的多邊形區(qū)域即為輪廓面積的統(tǒng)計(jì)區(qū)域。連續(xù)的三個(gè)像素點(diǎn)之間的連線有可能在同一條直線上，因此為了減少輸入輪廓像素點(diǎn)的數(shù)目，可以只輸入輪廓的頂點(diǎn)像素點(diǎn)，例如一個(gè)三角形的輪廓，輪廓中可能具有每一條邊上的所有像素點(diǎn)，但是在統(tǒng)計(jì)面積時(shí)可以只輸入三角形的三個(gè)頂點(diǎn)。函數(shù)第二個(gè)參數(shù)是區(qū)域面積是否具有方向的標(biāo)志，參數(shù)為true時(shí)表示統(tǒng)計(jì)的面積具有方向性，輪廓頂點(diǎn)順時(shí)針給出和逆時(shí)針給出時(shí)統(tǒng)計(jì)的面積互為相反數(shù)；參數(shù)為false時(shí)表示統(tǒng)計(jì)的面積不具有方向性，輸出輪廓面積的絕對(duì)值。

輪廓長(zhǎng)度 /周長(zhǎng)

double arcLength( InputArray curve, bool closed );

curve：輪廓或者曲線的2D像素點(diǎn)。
closed：輪廓或者曲線是否閉合標(biāo)志，true表示閉合。

該函數(shù)能夠統(tǒng)計(jì)輪廓或者曲線的長(zhǎng)度，函數(shù)返回值為統(tǒng)計(jì)長(zhǎng)度，單位為像素，數(shù)據(jù)類(lèi)型為double。函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)是輪廓或者曲線的2D像素點(diǎn)，數(shù)據(jù)類(lèi)型為vector或者M(jìn)at。函數(shù)的第二個(gè)參數(shù)是輪廓或者曲線是否閉合的標(biāo)志，true表示閉合。

函數(shù)統(tǒng)計(jì)的長(zhǎng)度是輪廓或者曲線相鄰兩個(gè)像素點(diǎn)之間連線的距離，例如計(jì)算三角形三個(gè)頂點(diǎn)A、B和C構(gòu)成的輪廓長(zhǎng)度時(shí)，并且函數(shù)第二個(gè)參數(shù)為true時(shí)，統(tǒng)計(jì)的長(zhǎng)度是三角形三個(gè)邊AB、BC和CA的長(zhǎng)度之和；當(dāng)參數(shù)為false時(shí)，統(tǒng)計(jì)的長(zhǎng)度是由A到C三個(gè)點(diǎn)之間依次連線的距離長(zhǎng)度之和，即AB和BC的長(zhǎng)度之和。

簡(jiǎn)單示例

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// Created by smallflyfly on 2021/6/22.
//
 
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main() {
    Mat im = imread("rice.jfif");
    resize(im, im, Size(0, 0), 0.5, 0.5);
    Mat gray;
    cvtColor(im, gray, CV_BGR2GRAY);
 
    Mat imBin;
    threshold(gray, imBin, 125, 255, THRESH_BINARY);
 
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(imBin, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
    drawContours(im, contours, -1, Scalar(255, 0, 255));
 
    for (int i = 0; i < contours.size(); ++i) {
        double area = contourArea(contours[i]);
        double length = arcLength(contours[i], true);
        cout << "area: " << area << " " << "length: " << length << endl;
    }
    
    imshow("im", im);
 
    waitKey(0);
    destroyAllWindows();
 
    return 0;
 
}