OpenCV轮廓发现

一、概述

　　案例：使用OpenCV的findContours发现轮廓并根据轮廓的面积过滤轮廓。

　　发现轮廓函数：

发现轮廓：
findContours(
InputOutputArray  binImg, // 输入图像，非0的像素被看成1,0的像素值保持不变，8-bit
OutputArrayOfArrays  contours,//  全部发现的轮廓对象
OutputArray,  hierachy// 图该的拓扑结构，可选，该轮廓发现算法正是基于图像拓扑结构实现。
int mode, //  轮廓返回的模式
int method,// 发现方法
Point offset=Point()//  轮廓像素的位移，默认（0, 0）没有位移
)

返回轮廓的模式：
　　取值一：RETR_EXTERNAL只检测最外围轮廓，包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略
　　取值二：RETR_LIST 检测所有的轮廓，包括内围、外围轮廓，但是检测到的轮廓不建立等级关系，彼此之间独立，没有等级关系，这就意味着这个检索模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓，
　　所以hierarchy向量内所有元素的第3、第4个分量都会被置为-1，具体下文会讲到
　　取值三：RETR_CCOMP 检测所有的轮廓，但所有轮廓只建立两个等级关系，外围为顶层，若外围内的内围轮廓还包含了其他的轮廓信息，则内围内的所有轮廓均归属于顶层
　　取值四：RETR_TREE， 检测所有轮廓，所有轮廓建立一个等级树结构。外层轮廓包含内层轮廓，内层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。

定义轮廓的搜索模式：
　　取值一：CHAIN_APPROX_NONE 保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内
　　取值二：CHAIN_APPROX_SIMPLE 仅保存轮廓的拐点信息，把所有轮廓拐点处的点保存入contours向量内，拐点与拐点之间直线段上的信息点不予保留
　　取值三和四：CHAIN_APPROX_TC89_L1，CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法

drawContours(
InputOutputArray  binImg, // 输出图像
 OutputArrayOfArrays  contours,//  全部发现的轮廓对象
Int contourIdx// 轮廓索引号
const Scalar & color,// 绘制时候颜色
int  thickness,// 绘制线宽
int  lineType ,// 线的类型LINE_8
InputArray hierarchy,// 拓扑结构图
int maxlevel,// 最大层数， 0只绘制当前的，1表示绘制绘制当前及其内嵌的轮廓
Point offset=Point()// 轮廓位移，可选

　　发现轮廓步骤：

　　　　1.加载图像

　　　　2.将图像转为灰度图

　　　　3.执行边缘检测

　　　　4.执行轮廓发现

　　　　5.绘制轮廓

　　　　6.显示绘制后的图片

 

二、代码示例

 Mat src = imread(filePath);
    if(src.empty()){
        return;
    }
    imshow("src",src);
    Mat gray;
    cvtColor(src,gray,COLOR_BGR2GRAY);
    imshow("gray",gray);
    //执行边缘 检测
    Canny(gray,gray,50,100,3,false);
    imshow("canny",gray);
    //发现轮廓
    vector<vector<Point>> contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;
    findContours(gray,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));
    //绘制轮廓
    RNG rng;
    Mat drawImg=Mat::zeros(gray.size(),CV_8UC3);
    for(int i=0;i<contours.size();i++){
        double area = contourArea(contours[i],false);
        if(area>100){//根据轮廓的面积过滤不需要的轮廓
            Scalar color = Scalar(rng.uniform(0,255),rng.uniform(0,255),rng.uniform(0,255));
            drawContours(drawImg,contours,i,color,2,LINE_8,hierarchy,0,Point(0,0));
        }

    }
    imshow("drawImg",drawImg);

 

 

三、演示图片

 

 

 

 

 

标签：gray,Point,int,OpenCV,contours,发现,轮廓,取值
来源： https://www.cnblogs.com/tony-yang-flutter/p/15956586.html