opencv c语言检测轮廓,查找并绘制轮廓［OpenCV 笔记XX］

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2022-10-15 00:52 249阅读 0赞

好久没有更新了，原谅自己放了个假最近又在赶进度，所以。。。更新的内容是很靠后的第八章，因为最近工作要用就先跳了，后面会更新笔记编号。。。加油加油！

在二值图像中寻找轮廓

void cv::findContours ( InputOutputArray image,

OutputArrayOfArrays contours,

OutputArray hierarchy,

int mode,

int method,

Point offset = Point()

)

image: 输入图像，需为8位单通道图像，图像非0像素视为1。 可以用compare(), imrange(), threshold(), adaptivethreshold(), canny()等函数创建，注意：此函数会在提取图像轮廓的同时修改图像内容。

If mode equals to RETR\_CCOMP or RETR\_FLOODFILL, the input can also be a 32-bit integer image of labels (CV\_32SC1).

contours: 检测到的轮廓，每个轮廓存储为一个点向量，即用point类型的vector，例如可为类型vector >。

hierarchy: 可选的输出向量，包含图像的拓扑信息。 每个轮廓contours\[i\],

hierarchy\[i\]\[0\] , 后一个轮廓，

hierarchy\[i\]\[1\] , 前一个轮廓，

hierarchy\[i\]\[2\] , 父轮廓，

hierarchy\[i\]\[3\], 内嵌轮廓的索引编号。

如果没有对应项，hierarchy\[i\]中的对应项设为负数。

mode: 检索模式，可选模式包括

RETR\_EXTERNAL: 只监测最外层轮扩。hierarchy\[i\]\[2\] ＝ hierarchy\[i\]\[3\] ＝ －1

RETR\_LIST: 提取所有轮廓，并放置在list中。检测的轮廓不建立等级关系。

RETR\_CCOMP: 提取所有轮廓，并将其组织为双层结构，顶层为联通域的外围边界，次层为空的内层边界。

RETR\_TREE: 提取所有轮廓，并重新建立网状的轮廓结构。

method: 轮廓的近似办法，包括

CHAIN\_APPROX\_NONE: 获取每个轮廓的每个像素，相邻两点像素位置差不超过1，max(abs(x1-x2),abs(y1-y2)) == 1

CHAIN\_APPROX\_SIMPLE: 压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标

CHAIN\_APPROX\_TC89\_LI ／CHAIN\_APPROX\_TC89\_KCOS: 使用Teh-Chinl链逼近算法中的一个

\[135\] C-H Teh and Roland T. Chin. On the detection of dominant points on digital curves. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 11(8):859–872, 1989.

offSet: 每个轮廓点的可选偏移量，默认Point(), 当ROI图像中找出的轮廓需要在整个图中进行分析时，可利用这个参数。

绘制轮廓

void cv::drawContours ( InputOutputArray image,

InputArrayOfArrays contours,

int contourIdx,

const Scalar & color,

int thickness = ,

int lineType = LINE\_8,

InputArray hierarchy = noArray(),

int maxLevel = INT\_MAX,

Point offset = Point()

)

image: 目标图像

contours: 输入轮廓，每个轮廓存储为一个点向量

contourIdx: 需要绘制的轮廓的编号，如果为负，绘制所有轮廓

color: 轮廓颜色

thickness: 轮廓线条粗细度，如果为负值(如thickness==cv\_filled)，绘制在轮廓内部

lineType: 线条类型

8: 8连通线型

4: 4连通线型

LINE\_AA (OpenCV2: CV\_AA): 抗锯齿线型

hierarchy: 可选层次结构

maxLevel: 绘制轮廓的最大等级

offset: 可选轮廓偏移参数

事例程序1

\#include

// main

int main( int argc, char\*\* argv )

// loading image

cv::Mat srcImage = cv::imread("1.jpg", );

imshow("original image", srcImage);

// initialize result image

cv::Mat dstImage = cv::Mat::zeros(srcImage.rows, srcImage.cols, CV\_8UC3);

// thresholding image

srcImage = srcImage > ;

imshow("thresholding image", srcImage);

// finding contours

std::vector<:vector> > contours;

std::vector<:vec4i> hierarchy;

// for opencv 2

// cv::findContours(srcImage, contours, hierarchy, CV\_RETR\_CCOMP, CV\_CHAIN\_APPROX\_SIMPLE);

// for opencv 3

cv::findContours(srcImage, contours, hierarchy, cv::RETR\_CCOMP, cv::CHAIN\_APPROX\_SIMPLE);

// iterate through all levels, and draw contours in random color

int index = ;

for (; index>=; index = hierarchy\[index\]\[\]) \{

cv::Scalar color(rand()&, rand()&, rand()&);

// for opencv 2

// cv::drawContours(dstImage, contours, index, color, CV\_FILLED, 8, hierarchy);

// for opencv 3

cv::drawContours(dstImage, contours, index, color, cv::FILLED, , hierarchy);

imshow("contours", dstImage);

cv::waitKey();

cv::imwrite("result.jpg", dstImage);

return ;

1.jpg

![c9e099a2d142aa601fb75151972c08ee.png][]

result.jpg

![ab297c1d40acf603b186ba6687575839.png][]

事例程序2

\#include

\#define WINDOW\_NAME1 "original image"

\#define WINDOW\_NAME2 "contours"

// global variables

cv::Mat g\_srcImage;

cv::Mat g\_grayImage;

cv::Mat g\_cannyMat\_output;

int g\_nThresh = ;

int g\_nThresh\_max = ;

cv::RNG g\_rng();

std::vector<:vector> > g\_vContours;

std::vector<:vec4i> g\_vHierarchy;

// functions

void on\_ThreshChange(int, void\*);

// main

int main( int argc, char\*\* argv )

// change the text color of console

system("color 1F");

// loading image

g\_srcImage = cv::imread("1.jpg", );

if (!g\_srcImage.data)\{

std::cerr << "ERROR while loading image." << std::endl;

return false;

// convert to gray-scale and blur

cv::cvtColor(g\_srcImage, g\_grayImage, cv::COLOR\_BGR2GRAY);

cv::blur(g\_grayImage, g\_grayImage, cv::Size(,));

// create window

cv::namedWindow(WINDOW\_NAME1, cv::WINDOW\_AUTOSIZE);

imshow(WINDOW\_NAME1, g\_srcImage);

// create tracker bar

cv::createTrackbar("Canny Threshold", WINDOW\_NAME1, &g\_nThresh, g\_nThresh\_max, on\_ThreshChange);

on\_ThreshChange(, );

cv::waitKey();

return ;

void on\_ThreshChange(int, void\*)

cv::Canny(g\_grayImage, g\_cannyMat\_output, g\_nThresh, g\_nThresh\*, );

cv::findContours(g\_cannyMat\_output, g\_vContours, g\_vHierarchy, cv::RETR\_TREE, cv::CHAIN\_APPROX\_SIMPLE);

cv::Mat drawing = cv::Mat::zeros(g\_cannyMat\_output.size(), CV\_8UC3);

for (int i = ; i

cv::Scalar color(g\_rng.uniform(, ), g\_rng.uniform(, ), g\_rng.uniform(, ));

cv::drawContours(drawing, g\_vContours, i, color, , , g\_vHierarchy);

imshow(WINDOW\_NAME2, drawing);

结果图：

![eb19bc884e0e9b87a7a4a5090d1d17fc.png][]

![f75c550b2f3477d0cc59d8d3bdada9c0.png][]

![3c8322279ff6592ca59f18c1fde93e6e.png][]

![8df974a35dac3b229363ea248d1fe308.png][]

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