如何计算轮廓内像素的黑白比答案

【问题标题】：How to calculate the black / white ratio of pixels inside a contour如何计算轮廓内像素的黑白比
【发布时间】：2019-03-26 00:08:16
【问题描述】：

如何计算轮廓轮廓（不是边界框）内像素的黑白比例？

图片经过cv::threshold(src, img, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);预处理，再反转img = 255 - img;

我通过cv::RETR_EXTERNAL寻找表格（轮廓）的矩形轮廓。我想计算轮廓内的黑色像素

图像中可能还有其他组件，所以我不能只计算所有非零像素

这是二值化和倒置前的原图

【问题讨论】：

您能否准确地说“轮廓的黑白比例”是什么意思？在图像处理中，轮廓通常由 1 像素宽的曲线定义，这让我对这个问题感到困惑。
我不是 openCV 方面的专家，所以我可能不会 100% 正确。但我需要计算轮廓内黑白像素的比率
轮廓被定义为白色像素。白色像素 = 轮廓，黑色像素 = 无轮廓。所以我还是很困惑。你有一个可视化的例子来说明你称之为黑白像素的轮廓吗？所以也许我们可以就词汇达成一致，看看我能不能帮你:)
好的，如果我说我想将轮廓曲线内的所有像素复制到蒙版中怎么办？
使用cv::drawContours 创建一个厚度为cv::FILLED 的蒙版，然后将cv::countNonZero 与蒙版一起使用（以及反转的蒙版）

标签： c++ opencv

【解决方案1】：

我认为术语有些混乱。轮廓只是一系列点。如果将它们绘制为闭合多边形（例如使用cv::drawContours），则多边形内的所有点都将是白色。

但是，您可以使用此蒙版来计算阈值图像上的白色或黑色像素：

cv::Mat1b bw_image = ...

std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
cv::findContours(bw_image, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

for(size_t i=0; i<contours.size(); ++i)
{
    cv::Mat1b contour_mask(bw_image.rows, bw_image.cols, uchar(0));
    cv::drawContours(contour_mask, contours, i, Scalar(255), cv::FILLED);

    int total_white_inside_contour = cv::countNonZero(mask);
    int white_on_image_inside_contour = cv::countNonZero(bw_image & mask);
    int black_on_image_inside_contour = total_white_inside_contour - white_on_image_inside_contour;
}

【讨论】：

【解决方案2】：

你无法计算轮廓的黑白比例，因为什么是轮廓？一组相互连接的白色像素称为轮廓，因此轮廓不包含任何黑色像素，如果包含任何黑色像素，则称为轮廓内部的孔。

而且轮廓也没有特定的形状。

所以你可以通过Bounding Rectangle轮廓周围的矩形来完成，然后你将计算矩形内的黑白比例。

【讨论】：