【OpenCV-Python】輪郭(contour)の面積(contourArea)

OpenCVで二値化された領域の輪郭座標は、findContours関数を使えば取得することができます。

このときの戻り値である輪郭情報(contours)をcontourArea関数へ渡し面積を求めます。

ただし、求まる面積は、あくまでも輪郭線の内側の面積（画素数ではない）となります。
（下図の例では、面積は 35 となります。）

さらに、白の領域の内側に黒の領域があっても、考慮されません。

構文
サンプルプログラム
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構文

contourArea(contour[, oriented]) ->retval

contour	輪郭座標
oriented	輪郭の向きを考慮するか(True)、しないか(False)を指定します。初期値）False Trueのとき、輪郭座標の向きが時計周りのときは正、反時計周りのときは負となります。 Falseのとき、向きに関係なく、常に正となります。下図参照
(戻り値)retval	輪郭の内側の面積

サンプルプログラム

import cv2
import numpy as np

# 画像データ
img = np.array(
    [[0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0, 0],
     [0, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 0],
     [0, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 0],
     [0, 255, 255,   0,   0,   0,   0, 255, 255, 0],
     [0, 255, 255,   0,   0,   0,   0, 255, 255, 0],
     [0, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 0],
     [0, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 0],
     [0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0, 0],
    ],
    dtype = np.uint8
    )

# 輪郭情報の取得
contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 

# 画像表示用に入力画像をカラーデータに変換する
img_disp = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# 輪郭ごとの処理
for i, contour in enumerate(contours):
    # 輪郭の面積を求める
    area = cv2.contourArea(contour, True)
    print(f"面積[{i}]: {area}")

    # 輪郭座標
    for point in contour:
        print(point[0])

cv2.namedWindow("Image", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("Image", img_disp)

# キー入力待ち(ここで画像が表示される)
cv2.waitKey()

実行結果