本文主要是介绍python计算图像面积_Python + Opencv2 实现轮廓提取，轮廓区域面积计算，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
对图像处理时，会遇到这样一个场景：找到图像主体轮廓，这是其一，可能为了凸显轮廓，需要用指定的颜色进行标记；轮廓标记完可能任务还没有结束，还需对轮廓所勾勒的像素面积区域统计计算。
本篇文章的主要内容就是要解决上面场景遇到的三个问问题
找到图像主题轮廓；
用指定颜色对源图像进行轮廓标记；
计算轮廓中的主体;
实验环境配置为 Python + Opencv 3.4， 处理的图像如下：
第一步，提取轮廓，Opencv 中的 findContours() 函数 可以直接提取轮廓，但对输入图像有一定要求
一，输入的图像必须是单通道，三通道不允许；
二，输入的图像数据类型需是 8UC1；否则程序会报错的，报错信息如下：
error: (-210) [start]FindContours supports only CV_8UC1 images when mode != CV_RETR_FLOODFILL otherwise supports CV_32SC1 images only in function cvStartFindContours_Impl
解决方法，在读取时加入下面这行代码进行数据格式转换，同时解决上面两个问题:
mat_img2 = cv2.imread(img_path,cv2.CV_8UC1)
三、输入的图像背景需是黑色的，否则轮廓提取失败，就以本次图像为例，如果直接提取效果如下：
图片最外层是一层黑色部分，所以最终结果就是标记最外层；对这类背景非黑色的图片做轮廓提取时，需要进行预处理：把背景变为黑色
提供一个简单办法，阈值化
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