计算轮廓面积和中心点(python-opencv)

轮廓面积和中心点的计算(python-opencv)

1、矩的概念

矩本来是个统计学概念，定义为f(x)*P(x)关于x的定积分，在二值化图形中，其零阶矩的定义如下：

V(i,j)是(i,j)点的灰度值，这个定义的本意是，所有像素的灰度值的总和，但因为在二值化图形中，白色都为1，黑色都为0，所以M00的结果是所有白色区域的像素值的和，也可以当作白色区域的面积使用。

其一阶矩定义如下：

i，j分别是每个像素的x,y坐标，这个定义本质所有像素点的x,y坐标分别和像素值相乘的积，然后求和得到的，同样M10的结果就是所有白色区域像素的x坐标的和，M01是所有白色区域y坐标的和。

利用一阶矩，我们可以求出图形的重心坐标，其公式为：

2、求面积和重心

如上面所示，利用矩可以求出图形的面积和重心

opencv提供cv2.moments(轮廓)来求出图形的矩，这个函数只要提供Contours参数就可以。

例子：

M= cv2.moments(contours[0]) #求矩
cx = int(M['m10']/M['m00']) # 求x坐标
cy = int(M['m01']/M['m00']) # 求y坐标
img=cv2.circle(img ,(cx,cy),2,(0,0,255),4) #画出重心

对于面积，本来图形的矩里面M00就是表示面积，但opencv同时也提供cv2.ContourArea(轮廓)
来计算面积，两者并没有什么区别
例子：

area = cv2.contourArea(contours[0])
print  "area = %f"%area
print   "M00 = %f"%M["m00"]

注：cv2.moments这个函数返回的结果是一个字典类型的数据，零阶矩的键值是m00,一阶矩的键值分别是m10和m01