1.1长宽比 边界矩形的宽高比 ~~~ x,y,w,h=cv2.boundingRect(cnt) aspect_ratio = float(w)/h ~~~ 2.Extent 轮廓面积与边界矩形面积的比 ~~~ area=cv2.contourArea(cnt) x,y,w,h=cv2.boundingRect(cnt) rect_area=w*h extent=float(area)/rect_area ~~~ 3.Solidity 轮廓面积与凸包面积的比 ~~~ area=cv2.contourArea(cnt) hull=cv2.convexHull(cnt) hull_area=cv2.contourArea(hull) solidity=float(area)/hull_area ~~~ 4.与轮廓面积相等的圆形的直径 ~~~ area=cv2.contourArea(cnt) equi_diameter=np.sqrt(4*area/np.pi) ~~~ 5.方向 对象的方向，下面的方法还会返回长轴和短轴的长度 ~~~ (x,y),(MA,ma),angle=cv2.fitEllipse(cnt) ~~~ 6.掩模和像素点 有时我们需要构成对象的所有像素点 ~~~ mask=np.zeros(imgray.shate,np.uint8) #这里一定要使用参数-1，绘制填充的轮廓 cv2.drawContours(mask,[cnt],0,255,-1) pixelpoints=np.transpose(np.nonzero(mask)) ~~~ 7.最大值和最小值及它们的位置 可以使用掩模图像得到这些参数 ~~~ min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv2.minMaxLoc(imgray,mask=mask) ~~~ 8.平均颜色及平均灰度 同样使用相同的掩模来求得 ~~~ mean_val=cv2.mean(im,mask=mask) ~~~ 9.极点 一个对象最上，最下，最左，和最右的点 ~~~ 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]) ~~~