如何使用OpenCV Python在图像中找到对象的固体度和等效直径？

如果你有一张图像，想要确定其中的某个对象的固体度和等效直径，OpenCV与Python就可以轻易地实现这个功能。本文将介绍如何使用OpenCV和Python识别对象的轮廓并计算固体度和等效直径。

安装和导入

首先，你需要安装OpenCV和Python。可以使用以下命令在终端中安装OpenCV：

pip install opencv-python

然后导入必要的库：

import cv2 
import numpy as np

加载图像并将其转换成灰度图像

使用cv2.imread()函数加载图像。然后，使用 cv2.cvtColor() 函数将其转换为灰度图像。

image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

二值化图像

使用cv2.threshold()函数对灰度图像进行二值化（将图像转换为只包含0和255的黑白形式），将输入图像的像素值分割为两个部分。一个是大于或等于阈值的像素，另一个是小于该阈值的像素。该函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是用来分类像素的阈值，第三个参数是将超过阈值的像素赋值为的新值。

ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

寻找轮廓

使用cv2.findContours()函数查找二值化图像的所有轮廓，并将轮廓返回到contours列表中。cv2.RETR_TREE指定检索所有轮廓和其各层次结构的关系，并将其存储在hierarchy中。

contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

选择要测量的对象

假设我们想要找到图像中的一个苹果。我们可以使用cv2.drawContours()函数在原始图像上绘制出找到的所有轮廓。然后，我们可以通过观察绘制的轮廓来找到我们要测量的苹果轮廓的索引。

cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
cv2.imshow('Contours', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

计算固体度

找到要测量的对象后，我们现在可以使用cv2.contourArea()函数计算其面积，并通过以下公式计算其固体度：

solidity = contourArea / convexHullArea

convexHull()函数找到封闭轮廓的凸包。然后，我们可以使用 cv2.moments() 函数计算轮廓的中心，计算完后将其画在图像上。

# 找到要测量的对象的轮廓
apple_contour = contours[0]

# 计算轮廓区域和固体度
contour_area = cv2.contourArea(apple_contour)
hull = cv2.convexHull(apple_contour)
hull_area = cv2.contourArea(hull)
solidity = float(contour_area) / hull_area

# 绘制凸包
cv2.drawContours(image, [hull], 0, (0, 0, 255), 2)

# 计算中心，并将其绘制在图像上
M = cv2.moments(apple_contour)
cX = int(M["m10"] / M["m00"])
cY = int(M["m01"] / M["m00"])
cv2.circle(image, (cX, cY), 10, (255, 255, 255# 如何使用OpenCV Python在图像中找到对象的固体度和等效直径？