opencv3計算圖像中輪廓的面積http://blog.csdn.net/qq_23880193/article/details/49256999

http://blog.csdn.net/davebobo/article/details/52583167

#include<iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<imgproc/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(){ Mat image = cvLoadImage("group.jpg"); Mat grayImage; cvtColor(image, grayImage, CV_BGR2GRAY); //轉(zhuǎn)換為二值圖 Mat binaryImage; threshold(grayImage, binaryImage, 90, 255, CV_THRESH_BINARY); //二值圖 這里進行了像素反轉(zhuǎn)，因為一般我們用255白色表示前景（物體），用0黑色表示背景 Mat reverseBinaryImage; bitwise_not(binaryImage, reverseBinaryImage); vector <vector<Point>>contours; findContours(reverseBinaryImage, contours, //輪廓的數(shù)組 CV_RETR_EXTERNAL, //獲取外輪廓 CV_CHAIN_APPROX_NONE); //獲取每個輪廓的每個像素 //在白色圖像上繪制黑色輪廓 Mat result(reverseBinaryImage.size(), CV_8U, Scalar(255)); drawContours(result, contours, -1, //繪制所有輪廓 Scalar(0), //顏色為黑色 2); //輪廓線的繪制寬度為2 namedWindow("contours"); imshow("contours", result); //移除過長或過短的輪廓 int cmin = 100; //最小輪廓長度 int cmax = 1000; //最大輪廓 vector<vector<Point>>::const_iterator itc = contours.begin(); while (itc!=contours.end()) { if (itc->size() < cmin || itc->size() > cmax) itc = contours.erase(itc); else ++itc; } //在白色圖像上繪制黑色輪廓 Mat result_erase(binaryImage.size(), CV_8U, Scalar(255)); drawContours(result_erase, contours, -1, //繪制所有輪廓 Scalar(0), //顏色為黑色 2); //輪廓線的繪制寬度為2 namedWindow("contours_erase"); imshow("contours_erase", result_erase); waitKey(0); return 0; }

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的获取最大轮廓 opencv的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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