Java 如何计算轮廓opencv中的非零像素

我正在使用

opencv

库开发

OMR

scanner android应用程序。 我已经检测到我的圆在表内作为轮廓，现在我想从所有的轮廓中得到填充的圆轮廓 由于java对opencv的支持非常少，我想不出什么， 请建议一些同样的方法

    //paramview is my image     
    Utils.bitmapToMat(paramView, localMat1);
    Mat localMat2 = new Mat();
    double[] lo;
    Imgproc.GaussianBlur(localMat1, localMat2, new Size(5.0D, 5.0D), 7.0D, 6.5D);
    Object localObject = new Mat();
    Imgproc.cvtColor(localMat2, (Mat)localObject, COLOR_RGB2GRAY);
    Mat cloneMat= ((Mat) localObject).clone();
    localMat2 = localMat1.clone();
    bitwise_not(cloneMat,cloneMat);
    Imgproc.threshold(cloneMat,localMat2,127,255,Imgproc.THRESH_OTSU);
    Mat thresh=localMat2.clone();

    List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<MatOfPoint>();
    List<MatOfPoint> questions = new ArrayList<MatOfPoint>();
    List<MatOfPoint> sorted = new ArrayList<MatOfPoint>();

    //All contours detected 
    Mat hierarchy = new Mat();
    Imgproc.findContours(localMat2, contours, hierarchy, 
    Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

//paramview是我的图像
bitmapToMat（paramView，localMat1）；
Mat localMat2=新Mat（）；
双[]低；
Imgproc.GaussianBlur（localMat1，localMat2，新尺寸（5.0D，5.0D），7.0D，6.5D）；
Object localObject=new Mat（）；
cvtColor（localMat2，（Mat）localObject，COLOR_RGB2GRAY）；
Mat cloneMat=（（Mat）localObject）.clone（）；
localMat2=localMat1.clone（）；
按位_not（cloneMat，cloneMat）；
Imgproc.阈值（cloneMat，LocalMat2127255，Imgproc.THRESH_OTSU）；
Mat thresh=localMat2.clone（）；
列表等高线=新的ArrayList（）；
列出问题=新建ArrayList（）；
列表排序=新建ArrayList（）；
//检测到所有轮廓
Mat层次结构=新Mat（）；
Imgproc.findContours（localMat2、等高线、层次结构、，
Imgproc.RETR\u外部，Imgproc.CHAIN\u近似值\u简单值）；

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我重新编写了自己的代码，找到了这个解决方案。希望能有所帮助

 for (int contourIdx = 0; contourIdx < questionSortedR.size(); contourIdx++) {
        //creating rectangle around identified contour
        Rect rectCrop = boundingRect(questionSortedR.get(contourIdx));
        //creating crop of that contour from actual image
        Mat imageROI= thresh.submat(rectCrop);
        //apply countnonzero method to that crop
        int total = countNonZero(imageROI);
        double pixel =total/contourArea(questionSortedR.get(contourIdx))*100;
        //pixel is in percentage of area that is filled
        if(pixel>=100 && pixel<=130){
            //counting filled circles
            count++;
        }

    }

for（int-contourIdx=0；contourIdx如果（pixel>=100&&pixel我提出了一个替代公认答案的方法：不计算边界矩形内的像素数，而是将轮廓画成一个遮罩，然后遮罩原始图像并计算其中的像素数。我计算的是白色背景上的黑色像素数，其中轮廓在边缘保留了几个像素，因此您的里程数可能会有所不同。H以下是我用Python编写的代码：

mask=np.zero（bw_image.shape，np.uint8）
等高线图（遮罩，[等高线]，0，255，-1）
反转=cv.按位\u非（bw\u图像）
掩码=cv.按位\u非（cv.按位\u和（反转，反转，掩码=掩码））
#抓取遮罩图像内轮廓
x、 y，w，h=等高线边界矩形（等高线）
像素=遮罩[y:y+h，x:x+w]
#检查黑色是否只是一条线，在这种情况下，白度为1
内核=np.ones（（3，3），np.uint8）
放大=cv.放大（像素、内核、迭代次数=1）
白度=净和（放大）/（255*w*h）
您可以添加代码以查找圆的轮廓。另外，添加当前图像输出和所需结果。最后，请查看。