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计算二进制阈值图像中非白色区域的表面积(python)

计算二进制阈值图像中非白色区域的表面积可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
import cv2
import numpy as np
  1. 读取二进制阈值图像:
代码语言:txt
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image = cv2.imread('binary_threshold_image.png', 0)
  1. 反转二进制图像,使非白色区域变为白色,方便后续处理:
代码语言:txt
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image = cv2.bitwise_not(image)
  1. 使用轮廓检测函数 findContours 找到图像中的轮廓:
代码语言:txt
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contours, _ = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
  1. 遍历每个轮廓,计算其面积并累加:
代码语言:txt
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total_area = 0
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    total_area += area
  1. 打印非白色区域的总面积:
代码语言:txt
复制
print("非白色区域的表面积为:", total_area)

这样就可以计算出二进制阈值图像中非白色区域的表面积了。

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