Python 它如何计算opencv中黑色像素轮廓上的立体度？

坚固度计算方法与面积/凸面外壳面积之比类似：

#calculating area from contour
area = cv2.contourArea(unicocnt)

#calculating hull and hull area
hull = cv2.convexHull(unicocnt) 
hull_area = cv2.contourArea(hull)

#solidity
solidity = float(area)/hull_area

计算圆形图像时，我得到的所有值都接近1，因此我假设，当我计算轮廓面积时，我计算圆形内部的面积，而不考虑内部是否为白色像素（轮廓为黑色）

图像样本：

代码：

出现此错误时：

if (cv2.pointPolygonTest(hull, unicocnt) >= 0):
TypeError: Required argument 'measureDist' (pos 3) not found

尝试以下算法（伪代码）：

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我不明白这个问题。正如你所说的问题，你已经自己回答了。问题是，在计算过程中，所有的圆都被认为是黑白像素，而不仅仅是黑色像素的面积！总面积是什么意思？这些是我的区域：8769区Hull区8995.5区M00 8769 M00考虑所有区域的黑白像素不仅黑！对不起，这样不行。我将把我的答案改为你如何自己编写算法。我不实用，我不知道如何在python OpenCVX中转换（x=MinX到MaxX）这个双精度（y=MinY到MaxY）轮廓结构不是有吗？哦，好吧。将MinX和MinY分别设置为0，将MaxX和MaxY分别设置为图像的宽度和高度。cv2.pointPolyContest（hull、unicont、FALSE）（或0..我不知道它是bool还是预期的int。）

ColoredArea = 0
for i in range(0,len(imgbnbin)):
    a = imgbnbin[i]
    for j in range (0, len(a)):
        if (cv2.pointPolygonTest(hull, unicocnt) >= 0):        
            if (getPixel(x,y) == black):
                ColoredArea = ColoredArea +1; 

if (cv2.pointPolygonTest(hull, unicocnt) >= 0):
TypeError: Required argument 'measureDist' (pos 3) not found

int ColoredArea = 0;
for (x=MinX to MaxX)
   for (y=MinY to MaxY)
        if (cv2.pointPolygonTest(hull, pt(x,y)) >= 0)
           if (getPixel(x,y) == black)
               ColoredArea++;