Opencv 计算轮廓中像素的有效方法

给定一个轮廓，计算轮廓内像素的有效方法是什么

我尝试使用了opencv函数
cv:：PointPolyContest（）

但该功能效率极低，需要花费大量时间才能获得更大的轮廓。

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请告知

我想您已经使用

findContours（）

函数提取了轮廓

然后，您可以直接使用

轮廓区域（）

cout << Contour area is << contourArea(contours[k]) ;

cout我认为您可以使用一个简单的递归遍历，从单个轮廓点开始填充区域。如果先使用col，它将非常有效，我认为您可以使用行迭代器

如果您最关心效率，您也许可以将递归展开为循环并执行卸载操作。
如果
contourArea
没有给出预期的结果，您可以采用以下方法：

将轮廓复制到新的空垫中
在新的子矩阵上应用
countNonZero
，您将获得非黑色像素的数量

    //1. Copy the contour in a new empty Mat
    Rect cRect = boundingRect(*it); //it is an iterator for your contours vector
    Mat subImg = dilatedImg(cRect);
    double cArea = countNonZero(subImg);


注意：如果没有二值图像，可能需要先设置阈值，然后才能计算正确的像素。
hi@vasile我正在使用
cv:：findcontours（）
提取轮廓。但是，我还需要位于轮廓内的所有像素的
xy坐标
，并将其存储为
std:：vector
，以便稍后使用。这就是为什么我使用
cv:：pointPolyContest（）
。你能建议一个更好的方法吗？嗯，你可以试着用轮廓（比如fillPoly（））来制作一个遮罩，使其成为一个空白图像。因此，您将有一个图像，其中像素位于轮廓内，而零的大小过大。从OpenCV中的contourArea文档中，“该函数计算轮廓面积。与矩（）类似，该面积使用绿色公式计算。因此，如果使用drawContours（）绘制轮廓，则返回的面积和非零像素数或fillPoly（）可以不同。此外，对于具有自相交的轮廓，该函数肯定会给出错误的结果。”