如何测量图像中白色物体在指定标线处的宽高？代码优化求助

你当前代码打印的w和h是裁剪后图像的边界框尺寸，而非白色物体在中线位置的实际接触尺寸。以下是修复后的完整代码及关键修改说明：

修复后代码 #

import cv2
import numpy as np

# 读取灰度图像
mask_ref = cv2.imread("/original_image.jpg", 0)
hh, ww = mask_ref.shape[:2]

# 获取图像中最大的外轮廓
contours = cv2.findContours(mask_ref, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = contours[0] if len(contours) == 2 else contours[1]
big_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

# 补全原代码缺失的最小外接矩形计算（关键：获取旋转所需的角度、中心等参数）
rect = cv2.minAreaRect(big_contour)
center, (width, height), angle = rect

# 旋转角度校正逻辑（保留原逻辑）
if angle < -45 and width > height:
    angle = -(90 + angle)
else:
    if angle > -45 and width > height:
        angle = -(-90 + angle)
    else:
        angle = -angle

neg_angle = -angle
# 生成旋转矩阵并校正图像
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, neg_angle, scale=1.0)
rectified = cv2.warpAffine(mask_ref, M, (ww, hh), flags=cv2.INTER_CUBIC, borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)

# 重新二值化确保图像为黑白两色
rectified = cv2.threshold(rectified, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 获取校正后物体的边界框并裁剪
cntrs = cv2.findContours(rectified, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cntrs = cntrs[0] if len(cntrs) == 2 else cntrs[1]
cntr = cntrs[0]
x,y,w_crop,h_crop = cv2.boundingRect(cntr)
crop = rectified[y:y+h_crop, x:x+w_crop]

# 计算每行/每列的白色像素数量（对应物体在该行/列的尺寸）
row_white_counts = np.count_nonzero(crop, axis=1)  # 每行白色像素数=该行物体宽度
col_white_counts = np.count_nonzero(crop, axis=0)  # 每列白色像素数=该列物体高度

# 确定中线位置
horizontal_mid_y = h_crop // 2
vertical_mid_x = w_crop // 2

# 获取中线处的目标尺寸
target_width = row_white_counts[horizontal_mid_y]
target_height = col_white_counts[vertical_mid_x]

# 绘制中线（修正原代码的线条起点/终点，确保覆盖整个图像）
line_thickness = 2
cv2.line(crop, (0, horizontal_mid_y), (w_crop, horizontal_mid_y), (0, 0, 0), thickness=line_thickness)
cv2.line(crop, (vertical_mid_x, 0), (vertical_mid_x, h_crop), (0, 0, 0), thickness=line_thickness)

# 打印目标尺寸（替换原有的裁剪框尺寸输出）
print(f"水平中线处白色物体宽度: {target_width}")
print(f"垂直中线处白色物体高度: {target_height}")

# 可选：显示处理后的图像
# cv2.imshow("Cropped with Midlines", crop)
# cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()

关键修改点 #

• 补全缺失的外接矩形参数：原代码缺少cv2.minAreaRect()调用，导致angle、center等变量未定义，这是代码运行的前提。
• 分离裁剪框与目标尺寸：将代表裁剪图像大小的变量重命名为w_crop、h_crop，避免和物体在中线处的目标尺寸混淆。
• 计算中线处的实际尺寸：
  • 利用np.count_nonzero()统计每行/每列的白色像素数量，直接对应物体在该行/列的宽度/高度。
  • 取中线位置的统计值，即为你需要的目标尺寸。
• 修正中线绘制逻辑：原代码水平中线的起点错误，改为从图像左端到右端绘制，确保线条完整显示。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Curious G.