大牛们，我是一个初学opencv的新人，想要问下，我已经在用PS在图片中圈出一块区域，比如我用的是255全红的边框，我如何在openCV程序里选中这块区域，以便进行计算面积等操作。
求教求教

首先计算得到区域边界的顶点，然后就容易了可以调用opencv中的函数

用findcontours找到轮廓。遍历判断哪个轮廓的值是红色的。用countarea计算面积

仔细研究了一下，findcontours函数需要输入的图像为二值图，这样就不存在判断轮廓值是红色。
我用了canny来得到二值图，然后检测到了很多干扰的轮廓，有些是特别小的点，而且我自己用红色圈出的区域，轮廓有两重。
很难受的是，findcontours函数，不知道为何，运行程序一到这就异常中断报错，网上找了很多也没有好的解决方法。只能改用IplImage和cvFindContours，比较难受。
最后关键问题，如果我用找到轮廓点的坐标，代入原图去判断颜色是否为红色，有效果吗？
以上，求大佬解惑

老哥，你最后解决了吗，怎么选出已经框出的区域呢

相信你的图片中没有别的像素是（rgb）255.0.0，所以找到所有有这个特征的点，再做几次滤波，然后就差不多了

根据你的描述，我画了个简单的图片，然后用Python计算图中红色矩形框像素面积（以下代码）：
#coding:utf-8
import cv2
"""
使用的是python2.7+ Opencv3.3，已经自己跑过一遍，可以运行
"""
#读入该彩色图像
img = cv2.imread('d:/python27_work/images/redSquare.png')
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换为灰度图像
#图像进行阈值化,阈值参数可根据自己的图像调整
ret, thresh = cv2.threshold(img_gray,150,190, 0)
#进行轮廓检测
ret, contours, hier=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
print(len(contours)) #检查一下检测到的轮廓个数
#上述轮廓检测函数返回的轮廓集是缺省的，如果是个矩形只返回四个角点，可根据这个特点寻找目标矩形区域（这么找不严谨，任意四边形的轮廓近似点集也只有4个点）
cnt= [] #创建一个空的轮廓集合
for i in range(len(contours)):
if len(contours[i]) == 4:
cnt.append(contours[i])
#现在有在图中轮廓近似集合啦 cnt,我这个图较简单，到这一步就只有两个轮廓了，一个是图像的边缘矩形，一个就是所要找的轮廓。在通过cv2.contourAera()函数算出矩形轮廓像素面积即可.
#这里要找的轮廓是cnt中第二个
area = cv2.contourArea(cnt[1]) #area既是矩形框像素面积。
print(area)