OpenCV结构分析与形状描述符（7）计算轮廓的面积的函数contourArea()的使用

• 操作系统：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 编程语言：C++11

算法描述

计算轮廓的面积。

该函数计算轮廓的面积。与 moments 类似，面积是使用格林公式计算的。因此，返回的面积与你使用 drawContours 或 fillPoly 绘制轮廓时的非零像素数量可能会不同。此外，对于自相交的轮廓，该函数很可能会给出错误的结果。
例子：

vector<Point> contour;
contour.push_back(Point2f(0, 0));
contour.push_back(Point2f(10, 0));
contour.push_back(Point2f(10, 10));
contour.push_back(Point2f(5, 4));
double area0 = contourArea(contour);
vector<Point> approx;
approxPolyDP(contour, approx, 5, true);
double area1 = contourArea(approx);
cout << "area0 =" << area0 << endl <<
        "area1 =" << area1 << endl <<
        "approx poly vertices" << approx.size() << endl;

函数原型

double cv::contourArea	
(
	InputArray 	contour,
	bool 	oriented = false 
)		

参数

• 参数contour 输入的二维点向量（轮廓顶点），存储在 std::vector 或 Mat 中
• 参数oriented 有向面积标志。如果该值为真，则函数会返回一个根据轮廓方向（顺时针或逆时针）而定的带符号的面积值。利用此功能，可以通过获取面积的符号来确定轮廓的方向。默认情况下，该参数为假，这意味着返回的是绝对值。

代码示例

#include 
#include 

int main()
{
    // 创建一个简单的二值图像
    cv::Mat img = cv::Mat::zeros( 300, 300, CV_8UC1 );

    // 添加一个矩形轮廓
    cv::rectangle( img, cv::Rect( 50, 50, 100, 100 ), cv::Scalar( 255 ), cv::FILLED );

    // 显示原始二值图像
    cv::imshow( "Binary Image", img );
 
    // 查找图像中的轮廓
    std::vector< std::vector< cv::Point > > contours;
    std::vector< cv::Vec4i > hierarchy;
    cv::findContours( img, contours, hierarchy, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE );

    // 计算每个轮廓的面积
    for ( const auto& contour : contours )
    {
        double area = cv::contourArea( contour );
        std::cout << "Contour area (absolute): " << area << std::endl;

        // 计算带符号的面积
        double oriented_area = cv::contourArea( contour, true );
        std::cout << "Contour oriented area: " << oriented_area << std::endl;
    }

    // 绘制轮廓
    cv::drawContours( img, contours, -1, cv::Scalar( 128 ), 2 );

    // 显示带有轮廓的图像
    cv::imshow( "Image with Contour", img );
    cv::waitKey( 0 );
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}

运行结果

终端输出：

Contour area (absolute): 9801
Contour oriented area: -9801

图像输出：