更详细地写下我的评论想法：假设您将图像作为黑白像素数组输入到应用程序中，例如：

然后可以用 1 表示每个黑色像素，用 0 表示每个空白像素。相应的数组如下所示：

$$\begin{array}{c c} 0 & 0 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0\\ 0 & 1 & 0 & 0 & 1 & 1 & 0\\ 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1\\ 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1\\ 0 & 1 & 0 & 0 & 1 & 1 & 0\\ 0 & 0 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0\\ \end{array}$$

一旦你有了这个，你可以遍历二维数组并通过计算绘制对象内的白色像素数来找到近似区域。显然，在具有更精细细节的图像中，阵列会变得更大，但我认为同样的想法会起作用。即使是一个图像$1000\times{}1000$像素仍将仅包含 100 万个条目，其中只有一小部分是条目。周长更容易，因为您只需计算黑色像素的数量。

至于这是否是一个“好”的项目，我只能说我很高兴我不必这样做。我认为你必须投入的绝大多数工作将是用户界面设计。我们如何从一张纸变成过滤图像，我的算法建议将起作用，这将是困难的部分。再说一次，也许这是针对 UI 类的？任何方式祝你好运。