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法律研究如何在Java OpenCV库中查找图像轮廓的面积？
轮廓不过是连接特定形状边界上所有点的线。使用它，您可以 -
查找物体的形状。
计算物体的面积。
检测物体。
识别物体。
您可以使用 **findContours()** 方法找到图像中各种形状、物体的轮廓。同样，您可以绘制
您还可以找到给定输入图像中形状的面积。为此，您需要调用 Imgproc 类的 **contourArea()** 方法。此方法接受特定形状的轮廓，找到并返回其面积。
示例
下面的 Java 示例查找给定图像中每个形状/物体的面积，并以红色绘制面积小于 5000 的形状轮廓，其余则以白色绘制。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfPoint;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class FindContourArea {
public static void main(String args[]) throws Exception {
//Loading the OpenCV core library
System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
//Reading the contents of the image
String file ="D:\Images\javafx_graphical.jpg";
Mat src = Imgcodecs.imread(file);
//Converting the source image to binary
Mat gray = new Mat(src.rows(), src.cols(), src.type());
Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
Mat binary = new Mat(src.rows(), src.cols(), src.type(), new Scalar(0));
Imgproc.threshold(gray, binary, 100, 255, Imgproc.THRESH_BINARY_INV);
//Finding Contours
List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
Mat hierarchey = new Mat();
Imgproc.findContours(binary, contours, hierarchey, Imgproc.RETR_TREE,
Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
Mat draw = Mat.zeros(src.size(), CvType.CV_8UC3);
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
Scalar color = new Scalar(0, 0, 255);
//Calculating the area
double cont_area = Imgproc.contourArea(contours.get(i));
System.out.println(cont_area);
if(cont_area>5000.0){
Imgproc.drawContours(draw, contours, i, color, 2,
Imgproc.LINE_8, hierarchey, 2, new Point() ) ;
} else {
color = new Scalar(255, 255, 255);
Imgproc.drawContours(draw, contours, i, color, 2, Imgproc.LINE_8,
hierarchey, 2, new Point() ) ;
}
}
HighGui.imshow("Contours operation", draw);
HighGui.waitKey();
}
}输入图像
输出
4091.0 6336.0 189.0 6439.0 4903.0
除了上述输出外，上述程序还会生成以下窗口 -
更新于: 2020年4月10日
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