1.1長寬比 邊界矩形的寬高比 ~~~ x,y,w,h=cv2.boundingRect(cnt) aspect_ratio = float(w)/h ~~~ 2.Extent 輪廓面積與邊界矩形面積的比 ~~~ area=cv2.contourArea(cnt) x,y,w,h=cv2.boundingRect(cnt) rect_area=w*h extent=float(area)/rect_area ~~~ 3.Solidity 輪廓面積與凸包面積的比 ~~~ area=cv2.contourArea(cnt) hull=cv2.convexHull(cnt) hull_area=cv2.contourArea(hull) solidity=float(area)/hull_area ~~~ 4.與輪廓面積相等的圓形的直徑 ~~~ area=cv2.contourArea(cnt) equi_diameter=np.sqrt(4*area/np.pi) ~~~ 5.方向 對象的方向，下面的方法還會返回長軸和短軸的長度 ~~~ (x,y),(MA,ma),angle=cv2.fitEllipse(cnt) ~~~ 6.掩模和像素點 有時我們需要構成對象的所有像素點 ~~~ mask=np.zeros(imgray.shate,np.uint8) #這里一定要使用參數-1，繪制填充的輪廓 cv2.drawContours(mask,[cnt],0,255,-1) pixelpoints=np.transpose(np.nonzero(mask)) ~~~ 7.最大值和最小值及它們的位置 可以使用掩模圖像得到這些參數 ~~~ min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv2.minMaxLoc(imgray,mask=mask) ~~~ 8.平均顏色及平均灰度 同樣使用相同的掩模來求得 ~~~ mean_val=cv2.mean(im,mask=mask) ~~~ 9.極點 一個對象最上，最下，最左，和最右的點 ~~~ leftmost=tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmin()[0]) rightmost=tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmax()[0]) topmost=tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmin()[0]) bottommost=tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmax()[0]) ~~~