当前位置：首页 > news >正文

RV1126 NO.41:利用OPENCV的API计算轮廓面积

news 2025/11/8 8:35:00

一.计算常见的图形形状的面积DEMO

本节将介绍如何使用OpenCV计算各种图形的面积，包括矩形、三角形和圆形等。在代码示例中，我们将结合之前学习的轮廓检测技术和面积计算API，演示如何计算矩形的多种面积类型：轮廓面积、最小外接矩形面积以及垂直边界面积。

二.计算矩形面积的大体流程

计算矩形面积的主要步骤如下：

读取图像
灰度化处理
二值化处理
通过findContours函数提取轮廓
遍历轮廓并使用contourArea计算每个轮廓面积
计算最小外接矩形面积(minAreaRect)
计算边界垂直矩形面积(boundingRect)

具体流程如下图所示：

三.代码的实现DEMO

3.1. 调用OPENCV读取需要计算的图片

Mat src = imread("soc.png");//读取ten这张图片

第一步，调用imread读取我们需要处理的图片，这里我们选择的图片是soc这个图片。

3.2. 对图片进行灰度操作

cvtColor(src, gray, COLOR_RGB2GRAY);//对图片进行灰度处理

读取完图片之后，使用cvtColor把三通道的彩色图像转换成单通道(COLOR_RGB2GRAY)的灰度图。

3.3. 对灰度图进行二值操作

 threshold(gray, bin_img, 150, 255, THRESH_BINARY_INV);//二值化处理阈值150，最大值255,THRESH_BINARY_INV

完成灰度处理后，我们需要使用OpenCV的threshold函数对图像进行二值化操作，以获得更清晰的图像便于后续识别和计算。这里设置的参数如下：阈值为150，最大阈值为255，采用THRESH_BINARY_INV模式（该模式会将背景转为黑色，数字转为白色，有利于数字面积的计算）。具体处理规则是：当像素值超过150时设为0，否则设为255。

3.4. 查找二值图像中的所有轮廓

vector<vector<Point>> contours;// 存储轮廓点的向量（每个轮廓由连续点集构成）
findContours(bin_img, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);//查询轮廓

调用findContours去查找整个二值图像的轮廓，由于我们读取的图片没有嵌套的轮廓，所以我们选择RETR_EXTERNAL的模式只查找外部轮廓，轮廓的近似方法是CV_CHAIN_APPROX_NONE来保存边界上所有连续的轮廓点。

3.5. 循环轮廓数量来计算图像轮廓的最小外接矩形的面积

 for (int i = 0; i < contours.size(); i++){RotatedRect minRect = minAreaRect(contours[i]);//通过minAreaRect找到最小外接矩形// 获取旋转矩形的四个顶点坐标（按顺时针顺序）minRect.points(pts);// 在原图上绘制旋转矩形的四条边（黑色，线宽3）line(src, pts[0],pts[1],Scalar(0),3);//用line连接p[0]->p[1]line(src, pts[1],pts[2],Scalar(0),3);//用line连接[p1]->p[2]line(src, pts[2],pts[3],Scalar(0),3);//用line连接p[2]->p[3]line(src, pts[3],pts[0],Scalar(0),3);//用line连接p[3]->p[0]

这段代码采用循环轮廓的方式计算最小外接矩形，调用minAreaRect函数在二值图像中定位最小矩形区域，并使用line函数绘制矩形（如图1所示）。如图所示，矩形的四个顶点（以Point2f类型存储的p[0]至p[3]）按照p[0]->p[1]、p[1]->p[2]、p[2]->p[3]、p[3]->p[0]的顺序连接形成完整矩形。最小矩形面积的计算公式为：矩形宽度乘以高度，对应代码实现为int minRectArea = rects.size.width * rects.size.height。

3.6. 循环轮廓数量来计算图像轮廓的最小垂直矩形面积

      Rect bArea = boundingRect(contours[i]);//调用boundingRect查找边界矩形int boundingArea = bArea.width * bArea.height;//计算边界矩形面积rectangle(src, bArea, Scalar(255,255,0));//rectangle矩形画框printf("boundingArea = %d\n", boundingArea);

该代码通过遍历轮廓数量来计算最小外接矩形。首先调用boundingRect函数获取二值图像中轮廓的最小垂直矩形，然后使用rectangle函数绘制矩形框。其中，最小垂直矩形面积的计算公式为：矩形宽度乘以高度，即代码中的int boundingArea = rect.width * rect.height。

3.7. 循环轮廓数量来计算图像轮廓的面积

double cArea = contourArea(contours[i]);//计算轮廓面积
printf("contourArea = %lf\n", cArea);

这部分代码就是通过循环轮廓数量来计算轮廓的面积，通过contourArea来计算轮廓的面积。

完整代码:

#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{Mat src = imread("soc.png");//读取ten这张图片Mat gray, bin_img;cvtColor(src, gray, COLOR_RGB2GRAY);//对图片进行灰度处理threshold(gray, bin_img, 150, 255, THRESH_BINARY_INV);//二值化处理阈值150，最大值255,THRESH_BINARY_INVvector<vector<Point>> contours;// 存储轮廓点的向量（每个轮廓由连续点集构成）findContours(bin_img, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);//查询轮廓Point2f pts[4];// 存储矩形顶点的数组for (int i = 0; i < contours.size(); i++){RotatedRect minRect = minAreaRect(contours[i]);//通过minAreaRect找到最小外接矩形// 获取旋转矩形的四个顶点坐标（按顺时针顺序）minRect.points(pts);// 在原图上绘制旋转矩形的四条边（黑色，线宽3）line(src, pts[0],pts[1],Scalar(0),3);//用line连接p[0]->p[1]line(src, pts[1],pts[2],Scalar(0),3);//用line连接[p1]->p[2]line(src, pts[2],pts[3],Scalar(0),3);//用line连接p[2]->p[3]line(src, pts[3],pts[0],Scalar(0),3);//用line连接p[3]->p[0]int minArea = minRect.size.width * minRect.size.height;printf("minArea = %d\n", minArea);Rect bArea = boundingRect(contours[i]);//调用boundingRect查找边界矩形int boundingArea = bArea.width * bArea.height;//计算边界矩形面积rectangle(src, bArea, Scalar(255,255,0));//rectangle矩形画框printf("boundingArea = %d\n", boundingArea);double cArea = contourArea(contours[i]);//计算轮廓面积printf("contourArea = %lf\n", cArea);}imwrite("area.jpg", src);return 0;
}