Python中如何计算图片中物体的长宽？有什么好的思路吗？

用OpenCV找轮廓然后算最小外接矩形是个直接的办法。关键代码就这几步：

import cv2
import numpy as np

# 1. 读图转灰度
img = cv2.imread('your_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 2. 二值化（根据图片调整阈值）
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 3. 找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 4. 对每个轮廓计算最小外接矩形
for cnt in contours:
    rect = cv2.minAreaRect(cnt)  # 返回(中心点, (宽,高), 旋转角度)
    box = cv2.boxPoints(rect)    # 获取四个顶点
    box = np.int0(box)
    
    width, height = rect[1]  # 这里宽高可能根据旋转角度互换
    # 统一处理：长边为length，短边为width
    length = max(width, height)
    width = min(width, height)
    
    print(f"物体尺寸: 长={length:.1f}px, 宽={width:.1f}px")
    
    # 可视化（可选）
    cv2.drawContours(img, [box], 0, (0,255,0), 2)

cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)

注意几个实际细节：1）二值化效果直接影响结果，复杂背景可能需要用自适应阈值或边缘检测；2）minAreaRect返回的宽高可能互换，需要按实际长宽区分；3）像素尺寸转实际尺寸需要标定，放个参照物就行。

简单说就是：二值化找轮廓，用最小外接矩形算尺寸。

这样一次就能做完，但是准确多不敢保证…你可以把效果图用 matplotlib 或者 opencv 画出来看一下

灰度化，然后找跟目的颜色 ± xx 的像素点不行吗？