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目标

在这里，我们将学习提取对象的一些常用属性，例如 Solidity（坚实度）、Equivalent Diameter（等效直径）、Mask image（掩码图像）、Mean Intensity（平均强度）等。

1. 宽高比 (Aspect Ratio)

它是对象边界矩形的宽度与高度之比。

\[宽高比 = \frac{宽度}{高度}\]

let rect = cv.boundingRect(cnt);

let aspectRatio = rect.width / rect.height;

2. 范围 (Extent)

范围是轮廓面积与边界矩形面积之比。

\[范围 = \frac{对象面积}{边界矩形面积}\]

let area = cv.contourArea(cnt, false);
let rect = cv.boundingRect(cnt));
let rectArea = rect.width * rect.height;
let extent = area / rectArea;

3. 坚实度 (Solidity)

坚实度是轮廓面积与其凸包面积之比。

\[坚实度 = \frac{轮廓面积}{凸包面积}\]

let area = cv.contourArea(cnt, false);
cv.convexHull(cnt, hull, false, true);
let hullArea = cv.contourArea(hull, false);
let solidity = area / hullArea;

4. 等效直径 (Equivalent Diameter)

等效直径是面积与轮廓面积相同的圆的直径。

\[等效直径 = \sqrt{\frac{4 \times 轮廓面积}{\pi}}\]

let area = cv.contourArea(cnt, false);

let equiDiameter = Math.sqrt(4 * area / Math.PI);

5. 方向 (Orientation)

方向是对象指向的角度。以下方法也给出了主轴和次轴的长度。

let rotatedRect = cv.fitEllipse(cnt);

let angle = rotatedRect.angle;

6. 掩码和像素点 (Mask and Pixel Points)

在某些情况下，我们可能需要构成该对象的所有点。

我们使用函数：cv.transpose (src, dst)

参数

src	输入数组。
dst	与 src 相同类型的输出数组。

7. 最大值、最小值及其位置 (Maximum Value, Minimum Value and their locations)

我们使用函数：cv.minMaxLoc(src, mask)

参数

src	单通道输入数组。
mask	用于选择子数组的可选掩码。

let result = cv.minMaxLoc(src, mask);
let minVal = result.minVal;
let maxVal = result.maxVal;
let minLoc = result.minLoc;
let maxLoc = result.maxLoc;

8. 平均颜色或平均强度 (Mean Color or Mean Intensity)

在这里，我们可以找到对象的平均颜色。或者它可以是灰度模式下对象的平均强度。我们再次使用相同的掩码来执行此操作。

我们使用函数：cv.mean (src, mask)

参数

src	输入数组，该数组应具有 1 到 4 个通道，以便可以将结果存储在 Scalar 中。
mask	可选操作掩码。

let average = cv.mean(src, mask);