如何计算掩膜图中多个封闭图形的面积

多个封闭图形的面积"/>

如何计算掩膜图中多个封闭图形的面积

import cv2def calMaskArea(image,idx):mask = cv2.inRange(image, idx, idx)contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)for contour in contours:area = cv2.contourArea(contour)print("图形的面积为", area)

image是包含多个封闭图形的掩膜图，如下：

idx表示掩膜的值，即图形的像素值，在RGB图像中是三维元组。e.g. (0,255,0)

contours中包含多个轮廓。

代码思路

1. 使用cv2.inRange将图像二值化
2. 使用cv2.findContours获取二值图像的轮廓，再使用cv2.contourArea计算每个轮廓的面积。

注：直接对二值图像使用cv2.countNonZero无法分辨不同的封闭图形。

缺陷

这样计算的精度还不够高，比如计算圆形会损失1.9%的精度

圆形面积为7853.981633974483
图形的面积为 7704.0