我們要得到一些目標(biāo)有用的屬性盗扒，比如當(dāng)量直徑
1.高寬比
這是目標(biāo)的邊界矩形的寬高比
x,y,w,h=cv2.boundingRect(cnt)
aspect_ratio=float(w)/h
2.Extent
Extent是輪廓面積和邊界矩形面積的比率
area = cv2.contourArea(cnt)
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
rect_area = w*h
extent = float(area)/rect_area
3.Solidity
是輪廓面積和凸形外殼面積的比率
area = cv2.contourArea(cnt)
hull = cv2.convexHull(cnt)
hull_area = cv2.contourArea(hull)
solidity = float(area)/hull_area
4.等價(jià)半徑
是面積和輪廓面積一樣的圓的半徑
area=cv2.contourArea(cnt)
equi_diameter=np.sqrt(4*area/np.pi)
5.方向
目標(biāo)的方向角度宇立。下面的方法可以得到長軸和短軸長度
(x,y),(MA,ma),angle=cv2.fitEllipse(cnt)
6.
在某些情況下阴绢，我們可能需要構(gòu)成目標(biāo)的所有點(diǎn)谋梭。
mask = np.zeros(imgray.shape,np.uint8)
cv2.drawContours(mask,[cnt],0,255,-1)
pixelpoints = np.transpose(np.nonzero(mask))
#pixelpoints = cv2.findNonZero(mask)
這里疾就，兩個(gè)方法，一個(gè)使用Numpy函數(shù)，另一個(gè)使用OpenCV函數(shù)（最后的注釋行）達(dá)到同樣目的纳决。結(jié)果也是相同的。不同的一點(diǎn)是Numpy給的坐標(biāo)是(row, column)格式弦追，而OpenCV給的坐標(biāo)是(x, y)格式岳链，所以基本上結(jié)果可以互相轉(zhuǎn)換。row = x 劲件， column = y
7.最大值掸哑，最小值以及他們的位置
參數(shù)使用了mask image
min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv2.minMaxLoc(imgray,mask=mask)
8.平均顏色和平均強(qiáng)度
我們可以得到目標(biāo)的平均顏色×阍叮或者是灰度模式下的平均亮度苗分。再次使用了mask image
mean_val=cv2.mean(im,mask=mask)
9.端點(diǎn)
端點(diǎn)表示最高點(diǎn)，最低點(diǎn)牵辣，最左和最右點(diǎn)摔癣。
leftmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmin()][0])
rightmost=tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmax()][0])
topmost=tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmin()][0])
bottommost=tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmax()][0])
比如如果是印度地圖，會(huì)得到下面的結(jié)果
END
