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import cv2
import numpy as np
o=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/coins.png')#原始图像
cv2.imshow("original",o)
gray=cv2.cvtColor(o,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图片转换为灰度图片
ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#将灰度图片转换为二值图片
contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#计算图像轮廓
n=len(contours)
contoursImg=[]
for i in range(n):
temp=np.zeros(o.shape,np.uint8)
contoursImg.append(temp)
cv2.drawContours(o,contours[i],-1,(0,0,255),3)#绘制图像轮廓
cntArea=cv2.contourArea(contours[i])#计算轮廓面积
equiDiameter=np.sqrt(4*cntArea/np.pi)#计算等效直径大小的圆
print(equiDiameter)
cv2.circle(o,(100,100),int(equiDiameter/2),(0,0,255),3) #绘制等效直径大小的圆
cv2.imshow("result",o)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()106.89568884770667
算法：等效直径是与轮廓面积相等的圆形的直径，作为轮廓的特征，也作为图像的特征，通常情况下，轮廓是非规则外形的图像。
- 首先计算与轮廓面积相等的圆形的直径
- 然后绘制与该轮廓等面积的圆
- 最后计算圆的直径
equiDiameter=np.sqrt(4*cntArea/np.pi)
- cntArea表示轮廓面积（对象面积）
注意：通过cv2.circle()设定圆心。轮廓可以是圆形，也可以是非圆形。
