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   源码介绍

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对于图像的边缘处理、腐蚀、面积等基础处理，对该图像进行二值化处理，利用二值化结果，计算面积及质心，计算出其主轴方向，Hough拟合以下图像中直线边缘，显示结果，并将斑马线区域部分标记出来。

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Descript:
# （1）对该图像进行二值化处理
# （2）利用二值化结果，计算面积及质心
# （3）计算出其主轴方向



import  cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
import math

img = cv.imread("3-1.jpg")

#二值化 灰度图
ret, thresh = cv.threshold(cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY), 127, 255, 0)


#轮廓提取 得到轮廓信息
# findContours 传入参数 输入图像 轮廓检索模式 轮廓近似方法
# contours,hierarchy= cv.findContours(thresh,cv.RETR_TREE,cv.CHAIN_APPROX_NONE)
contours,hierarchy= cv.findContours(thresh,cv.RETR_TREE,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#取第一条轮廓
cnt = contours[0]
#print(contours)
area  = cv.contourArea(cnt)
M = cv.moments(cnt)
cx = int(M['m10']/M['m00'])
cy = int(M['m01']/M['m00'])


#计算面积和质心
a = int(M['m20']/M['m00'])
b = int(M['m11']/M['m00'])
c = int(M['m02']/M['m00'])
square = math.sqrt(4*b*b (a-c)*(a-c))
theta = math.atan2(2*b,a-c  square) *180 / math.pi

# print(M)
print("面积："  str(area))
print("质心："  str(cx) ","  str(cy))
print("主轴方向：" str(theta))