Android OpenCV（三十六）：轮廓面积与周长

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轮廓面积与周长

轮廓面积和轮廓周长都是轮廓的重要统计特征。轮廓面积是指每个轮廓中所有像素点围成区域的面积，单位为像素。轮廓周长是指每个轮廓中所有像素点围成区域的周长，单位同样为像素。通过分析轮廓面积和轮廓周长，我们可以区分物体的大小，识别物体的不同，同时还能分析出一些其他内容，例如，正方形区域的周长和面积是有固定关系的，圆形区域的周长和面积是有固定关系的。通过计算轮廓面积和周长，再结合这些固定关系，我们是可以得到一些结论的。

API

轮廓面积

public static double contourArea(Mat contour, boolean oriented)
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参数一：contour，轮廓的像素点。
参数二：oriented，区域面积是否有方向性的标志位。true表示有方向性，false表示不具有方向性。轮廓顶点顺时针轮廓面积和逆时针轮廓面积互为相反数。此参数默认为false。

轮廓周长

public static double arcLength(MatOfPoint2f curve, boolean closed) 
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参数一：curve，轮廓的像素点。
参数二：closed，轮廓是否闭合的标志位，true表示闭合，false表示不闭合。例如，计算三个点A，B，C的距离，若closed=true，则周长=AB+BC+CA，若closed=false，则周长=AB+BC。

操作

结合上篇《轮廓发现与绘制》示例，计算各轮廓的面积和周长。

/**
 * 轮廓发现、绘制、面积、周长
 * author: yidong
 * 2020/9/19
 */
class FindContoursActivity : AppCompatActivity() {
    private lateinit var mBinding: ActivityFindContoursBinding
    private lateinit var mSource: Mat
    private var level = 1
        set(value) {
            field = value
            find()
            mBinding.level.text = level.toString()
        }

    private var mFlag = Imgproc.RETR_TREE
        set(value) {
            field = value
            find()
        }

    private var ignoreLevel = true
        set(value) {
            field = value
            find()
        }

    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        mBinding = DataBindingUtil.setContentView(this, R.layout.activity_find_contours)
        mBinding.ignoreLevel.setOnCheckedChangeListener { _, isChecked ->
            ignoreLevel = isChecked
        }
        val bgr = Utils.loadResource(this, R.drawable.hierarchy)
        mSource = Mat()
        Imgproc.cvtColor(bgr, mSource, Imgproc.COLOR_BGR2RGB)
        mBinding.ivLena.showMat(mSource)
        title = "RETR_TREE"
    }

    override fun onCreateOptionsMenu(menu: Menu?): Boolean {
        menuInflater.inflate(R.menu.menu_contours, menu)
        return true
    }

    override fun onOptionsItemSelected(item: MenuItem): Boolean {
        title = item.title
        mFlag = when (item.itemId) {
            R.id.retr_external -> Imgproc.RETR_EXTERNAL
            R.id.retr_list -> Imgproc.RETR_LIST
            R.id.retr_ccomp -> Imgproc.RETR_CCOMP
            else -> Imgproc.RETR_TREE
        }
        return true
    }

    private fun find() {
        val tmp = mSource.clone()
        val gray = Mat()
        Imgproc.cvtColor(mSource, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY)
        Imgproc.GaussianBlur(gray, gray, Size(13.0, 13.0), 4.0, 4.0)
        val binary = Mat()
        Imgproc.threshold(gray, binary, 170.0, 255.0, Imgproc.THRESH_BINARY and Imgproc.THRESH_OTSU)

        val contours = mutableListOf<MatOfPoint>()
        val hierarchy = Mat()
        Imgproc.findContours(
            binary,
            contours,
            hierarchy,
            mFlag,
            Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE
        )

        for (i in 0 until contours.size) {
            val area = Imgproc.contourArea(contours[i])
            val source = MatOfPoint2f()
            source.fromList(contours[i].toList())
            val length = Imgproc.arcLength(source, true)
            Log.d(App.TAG, "轮廓${i}面积：${area}; 周长：${length}")
        }

        if (ignoreLevel) {
            Imgproc.drawContours(
                tmp,
                contours,
                -1,
                Scalar(255.0, 0.0, 0.0),
                2,
                Imgproc.LINE_AA
            )
        } else {
            Imgproc.drawContours(
                tmp,
                contours,
                -1,
                Scalar(255.0, 0.0, 0.0),
                2,
                Imgproc.LINE_AA,
                hierarchy,
                level
            )
        }
        mBinding.ivResult.showMat(tmp)
        Log.d(App.TAG, "hierarchy: ${hierarchy.dump()}")
        gray.release()
        binary.release()
        hierarchy.release()
        tmp.release()
    }


    fun increase(v: View) {
        level += 1
    }

    fun decrease(v: View) {
        level -= 1
    }

    override fun onDestroy() {
        mSource.release()
        super.onDestroy()
    }
}
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效果

2020-10-02 13:57:57.801 6127-6127/cn.onlyloveyd.demo D/LearningAndroidOpenCV: 轮廓0面积：471385.0; 周长：2967.313708305359
2020-10-02 13:57:57.801 6127-6127/cn.onlyloveyd.demo D/LearningAndroidOpenCV: 轮廓1面积：434496.0; 周长：2861.9411249160767
2020-10-02 13:57:57.802 6127-6127/cn.onlyloveyd.demo D/LearningAndroidOpenCV: 轮廓2面积：277124.0; 周长：2381.313708305359
2020-10-02 13:57:57.802 6127-6127/cn.onlyloveyd.demo D/LearningAndroidOpenCV: 轮廓3面积：252129.0; 周长：2285.9411249160767
2020-10-02 13:57:57.802 6127-6127/cn.onlyloveyd.demo D/LearningAndroidOpenCV: 轮廓4面积：25732.0; 周长：649.3137083053589
2020-10-02 13:57:57.802 6127-6127/cn.onlyloveyd.demo D/LearningAndroidOpenCV: 轮廓5面积：48772.0; 周长：897.3137083053589
2020-10-02 13:57:57.802 6127-6127/cn.onlyloveyd.demo D/LearningAndroidOpenCV: 轮廓6面积：10312.0; 周长：1401.313708305359
2020-10-02 13:57:57.802 6127-6127/cn.onlyloveyd.demo D/LearningAndroidOpenCV: 轮廓7面积：2588.0; 周长：489.3137083053589
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源码

github.com/onlyloveyd/…