Нахождение общей длины ROI в компьютерном зрении

Question

Мы работали над проектом по распознаванию объектов, и мы остановились на определении общей длины ROI. Есть часть кода

def find_ROI(frame):
    image = frame.copy()

    #change to grayscale
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    #Get binary image 
    _, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    #create structural element
    struc_ele = np.ones((5, 5), np.uint8)

    #Use Open Morphology
    img_open = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, struc_ele, iterations = 1)

    #find contours
    ctrs, _ = cv2.findContours(img_open.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # sort contours
    sorted_ctrs = sorted(ctrs, key=lambda ctr: cv2.boundingRect(ctr)[1])

    for i, ctr in enumerate(sorted_ctrs):
        # Get bounding box
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(ctr)

        # Getting ROI
        roi = image[y:y + h, x:x + w]

Как мы можем адаптировать найденную общую длину к этому? В любом случае спасибо за вашу помощь!