CV2:有没有一个函数可以输出多边形中白点的数量？

在OpenCV中，可以使用函数cv2.findContours()来查找图像中的轮廓，并使用函数cv2.contourArea()计算轮廓的面积。如果你的多边形是一个二值图像，其中白色像素表示多边形内的点，那么你可以通过以下步骤来计算多边形中白点的数量：

将图像转换为灰度图像（如果它不是灰度图像）。
对图像进行二值化处理，将多边形内的点设为白色，其他点设为黑色。
使用cv2.findContours()函数查找图像中的轮廓。
对每个轮廓使用cv2.contourArea()函数计算轮廓的面积。
如果面积大于0，则表示该轮廓包含白点。统计满足条件的轮廓数量即可得到多边形中白点的数量。

以下是一个示例代码：

import cv2

# 读取图像并转换为灰度图像
image = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 统计包含白点的轮廓数量
white_point_count = 0
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area > 0:
        white_point_count += 1

print("多边形中白点的数量：", white_point_count)

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。另外，关于OpenCV的更多详细信息和使用方法，你可以参考腾讯云的产品介绍链接：OpenCV产品介绍。