python - Opencv:TypeError:轮廓不是numpy数组，也不是标量

Question

我试图弄清楚我所在地区的绿化面积。我从Google Maps拍摄了50米缩放级别的图像，并尝试将绿色与图像分开。

这些仅用于测试目的。如果结果显示良好，将在高分辨率图像上执行。

原始图片:

注意:由于2 MB的最大大小限制，我需要减小其上传尺寸。



在其上绘制轮廓后的图像:



以下是我的代码:

import numpy as np
import cv2
image = cv2.imread('map.png')

hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# lower and upper range of green color in HSV color format
mask = cv2.inRange(hsv, np.array([75, 50, 0]), np.array([120, 100, 100]))

mask, contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# print cv2.contourArea(contours)

image_with_contours = cv2.drawContours(image, contours, -1, (0,255,0), 3)

cv2.imshow('CHAIN_APPROX_NONE', image_with_contours)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

我的问题:

找到彩色的上下HSV范围的有效方法是什么。我找到了一些HSV颜色选择器，但它们并没有太大帮助。即使以[75，50，0]为下界，并以[120，100，100]为上界后，我也可以看到第二张轮廓轮廓缺失的绿色部分。

使用print cv2.contourArea(contours)进行面积计算会显示以下错误TypeError: contour is not a numpy array, neither a scalar

以下对我没有帮助:
OpenCV TypeError: contour is not a numpy array, neither a scalar

谢谢

Answer 1

通常，对于遥感，他们使用多光谱，高光谱图像来计算植被。在rgb / hsv中操作不会那么准确。尝试是否可以找到一个。

无论如何，对于第一个部分，最好制作一个opencv跟踪栏以找到正确的hsv值。在此处可以找到rgb的示例。至于第二部分，轮廓是找到的所有轮廓的列表。所以用

for i in range len(contours):
   print cv2.contourArea(contours[i])