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介绍：大三上做一个医学影像识别的项目，医生在原图上用红笔标记病灶点，通过记录红色的坐标位置可以得到病灶点的外接矩形，但是后续会涉及到红圈内的面积在外接矩形下的占比问题，有些外接矩形内有多个红色标记，在使用网上的opencv的fillPoly填充效果非常不理想，还有类似python计算任意多边形方法也不理想的情况下，自己探索出的一种效果还不错的计算多圈及不规则图形的面积的算法。

能较为准确的计算出不规则图形的面积

正文:算法的思想很简单，遍历图片每一列，通过色差判断是否遇到标记圈，将坐标全部记录，对每一列的坐标都进行最小行和大行记录，确定每一列的最小和大的坐标，然后上色（类似opencv的fillPoly的实现，但是细节有些区别），只是这样效果并不好，将图片旋转90度，再做一边，将两个图片的结果放在一起做与操作，得到结果就能很好的处理多圈的标记问题和多算面积的问题（比如上面的08-LM），

算法实现

全程只用pillow库

首先先用屏幕拾色器获取目标颜色的rgb值，我这种情况下就是（237，28，36），前期截取外接矩形也是要这一步的，颜色也一致

 def pixel_wanted(pix):
   return pix==(237,28, 36)

新闻标题：Python计算不规则图形面积算法实现解析-创新互联
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