❶ opencv中使用findContours、contourArea的问题。
blur(imgGray,imgGray,Size(3,3)); 执行到这句的时候图形的像素排列就已经改变了，旋转之后看着虽然差不多，但是已经不同了。
如果要精确的面积，必须要计算像素。
❷ openCV里怎么求二值化图像的面积和轮廓周长
可以先用findContours()函数找到你需要的轮廓，然后用contourArea()函数求面积，用arcLength()函数求轮廓长度，也就是周长。
❸ 怎么用opencv在输入的原图上面已经寻找出来的轮廓
二值化，然后用countour那个函数就可以得到物体的轮廓。
❹ 如何利用OPENCV的matchShapes进行轮廓匹配
主要步骤1.读取一幅图片，并且对其进行二值化。2.对其进行形态学处理，减少孔洞等次要特征，保留其主要特征。3.进行边缘提取。4.进行形状轮廓匹配，得到其匹配值，从而判断是否是同一个形状。
下面是演示代码:
#include <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat k=imread("E:/TestGit/8.jpg",0);
Mat f;
Mat k1=imread("E:/TestGit/9.jpg",0);
Mat f1;
threshold(k,f,50,255,THRESH_BINARY);//对图像进行二值化
threshold(k1,f1,50,255,THRESH_BINARY);
Mat closerect=getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3)); //进行结构算子生成
morphologyEx(f,f,MORPH_OPEN,closerect);
morphologyEx(f1,f1,MORPH_OPEN,closerect);//进行形态学开运算
Mat dst = Mat::zeros(k.rows, k.cols, CV_8UC3);
Mat dst1 = Mat::zeros(k1.rows, k1.cols, CV_8UC3);
vector<vector<Point>> w,w1;
vector<Vec4i> hierarchy,hierarchy1 ;
findContours(f,w,hierarchy,RETR_CCOMP,CHAIN_APPROX_SIMPLE);//提取轮廓元素
findContours(f1,w1,hierarchy1,RETR_CCOMP,CHAIN_APPROX_SIMPLE);
FileStorage fs("f.dat",FileStorage::WRITE);
fs<<"f"<<w1[0];
int idx=0;
double ffff=matchShapes(w[0],w1[0],CV_CONTOURS_MATCH_I3,1.0);//进行轮廓匹配
std::cout<<ffff<<std::endl;
system("pause");
return 0;
}
这样，我们就得到了轮廓边缘的提取和匹配，满足了需要。而不同的算子具有不同的匹配算子方法。
❺ opencv提取工件轮廓
这么说吧，人眼能分出来，那么理论上说，算法也应该能分出来。你可以试试区域分割方法试试。或者使用先验知识，例如你现在检测到轮廓中的内凹的两个角。