看代码前须知：

需要固定的摄像头来保证拍摄角度一致
需要固定的光源来保证受光面的一致
需要固定的检测物体来保证适应所设定的阈值（主要灰度阈值）
需要知道一个物体实际的长度与像素之间的比值方便做参照
使用opencv版本 3.4.2.16

图片：

本人的硬盘一张图片尺寸：1280X960 拍摄软件：MV 所用镜头：大华

代码片段：

import cv2# 众所周知的套路
# 转灰度->二值化->寻找前景->物体轮廓位置->找出轮廓坐标->运用已知比值->测量物体实际尺寸image = cv2.imread('./image/02.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('image', binary)
binary,contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.RETR_LIST)for cons in contours:Area = cv2.contourArea(cons)if Area > 800000 and Area < 1000000:print('面积:', Area)cv2.drawContours(image, cons, -1, (0, 0, 255), 1)x, y, w, h = cv2.boundingRect(cons)long = float('%.2f' % (w / 109))wide = ('%.2f' % (h / 109))print('坐标:', x, y, w, h)cv2.putText(image, str('long:{}cm  wide:{}cm'.format(long, wide)), (x, y), cv2.CHAIN_APPROX_NONE, 2,(0, 255, 0),3)cv2.imshow("img", image)else:continue
cv2.waitKey(0)

运行结果：

二值化图一张

嵌入前景图一张

报错须知：

在cv2.findContours（）寻找前景中，可能会出现报错信息

ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

这个是opencv版本问题

opencv2和opencv4中接受的是2个返回值 contours和hierarchy

opencv3中接受的是3个返回值

有人可能会问啊! 你这109怎么来的！你个大骗子！rnm退钱！！！

桥豆麻袋！！！打我可以 别！！！打！！！！ 脸！！！！！

这个109是根据原像素跟实际的比例测量出来的 109:1 （109个像素点对应1厘米）

这时候又有同学举手问：

博主，这个像素点是怎么确定的？

回答： print打印结果后发现了什么？

坐标分别对应了 x y w h, 分别是左上角点的坐标x，y 和矩形的宽高w，h就是像素点

宽高都知道了与实际测量的比值就确定了接下来不用我多说了吧

实际测量：长：10.5cm 宽：7.4cm

opencv结论：长：10.57cm 宽：7.36cm

精确不到毫米我也很无奈要不试试康耐视的软件？加密狗也就小一万一个

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opencv测量物体的长度

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