从图像中提取轮廓区域

Question

我有一些关于轮廓图像分割的问题。 例如，我得到了电缆图像，我可以使用阈值和 drawcontour 函数绘制该图像的轮廓，并使用下面的代码。 轮廓图像，阈值图像。 我的问题是我想提取此电缆并读取 rgb 代码。 任何建议都可能很棒！ 谢谢。

    gray_image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, thresh_img = cv2.threshold(gray_image, trs, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh_img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cv2.drawContours(im2, contours, -1, red, cnt)
    cv2.imshow(winName, im2)

Answer 1

您可以在此处和此处使用cv2.contourArea(contours)更多信息

Answer 2

您可以使用鞋带公式获得某些多边形“轮廓”内的区域

想法是通过求和/减去多边形边之间和轴上的区域来逐步计算面积，经过多边形轮廓的一个完整循环后，求和/减法的结果将是多边形内的区域

j = numPoints-1       
for (uint_fast8_t i=0; i<numPoints; i++)
      {

        area = area +  (contour[j][0]+contour[i][0]) * (contour[j][1]-contour[i][1]);
        area1 = area1 +  (contour[j][0]*contour[i][1]) - (contour[j][1]*contour[i][0]); //different form for the formula
        j = i;  //j is previous vertex to i
      }

面积=面积/2； 面积1=面积1/2； //面积符号取决于旋转方向

https://en.wikipedia.org/wiki/Shoelace_formula

https://www.mathopenref.com/coordpolygonarea.html

https://www.mathopenref.com/coordpolygonarea2.html

蟒蛇

https://www.101computing.net/the-shoelace-algorithm/