提取图中苹果的面积、周长和最小外接矩形
在图像处理中，提取对象的关键属性是常见的任务之一。本文将演示如何使用三种流行的编程语言——Python、Matlab和C++，利用相应的图像处理库（OpenCV或Matlab内置函数）来提取图像中苹果的面积、周长和最小外接矩形。
问题描述
我们有一张包含苹果的图片，我们想要从这张图片中提取苹果的关键信息，包括：
- 苹果的面积（以像素为单位）。
- 苹果的周长（以像素为单位）。
- 苹果的最小外接矩形的位置和大小。
Python代码
import cv2# 读取图片
image = cv2.imread('apple_image.jpg')# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用阈值分割图像
_, binary = cv2.threshold(gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 假设最大的轮廓为苹果
apple_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)# 计算面积和周长
area = cv2.contourArea(apple_contour)
perimeter = cv2.arcLength(apple_contour, True)# 找到最小外接矩形
x, y, w, h = cv2.boundingRect(apple_contour)# 显示结果
print("Area:", area)
print("Perimeter:", perimeter)
print("Bounding Box:", (x, y, w, h))MATLAB代码
% 读取图片
image = imread('apple_image.jpg');% 转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(image);% 使用阈值分割图像
bwImage = imbinarize(grayImage);% 查找轮廓
contours = bwboundaries(bwImage);% 假设最大的轮廓为苹果
maxArea = 0;
for i = 1:length(contours)area = polyarea(contours{i}(:,2), contours{i}(:,1));if area > maxAreamaxArea = area;appleContour = contours{i};end
end% 计算面积和周长
appleArea = maxArea;
applePerimeter = sum(sqrt(sum(diff(appleContour).^2,2)));% 找到最小外接矩形
rect = regionprops(bwImage,'BoundingBox');
appleRect = rect.BoundingBox;% 显示结果
disp("Area:" + appleArea);
disp("Perimeter:" + applePerimeter);
disp("Bounding Box:" + appleRect);
c++代码
#include <opencv2/opencv.hpp>int main() {// 读取图片cv::Mat image = cv::imread("apple_image.jpg");// 转换为灰度图像cv::Mat gray;cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);// 使用阈值分割图像cv::Mat thresh;cv::threshold(gray, thresh, 120, 255, cv::THRESH_BINARY_INV);// 查找轮廓std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;cv::findContours(thresh, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);// 假设最大的轮廓为苹果double maxArea = 0;std::vector<cv::Point> appleContour;for (const auto& contour : contours) {double area = cv::contourArea(contour);if (area > maxArea) {maxArea = area;appleContour = contour;}}// 计算面积和周长double appleArea = maxArea;double applePerimeter = cv::arcLength(appleContour, true);// 找到最小外接矩形cv::Rect appleRect = cv::boundingRect(appleContour);// 显示结果std::cout << "Area: " << appleArea << std::endl;std::cout << "Perimeter: " << applePerimeter << std::endl;std::cout << "Bounding Box: " << appleRect << std::endl;return 0;
}
