OpenCV(三十二)：轮廓检测

淩亂°似流年 2024-03-04 07:38 129阅读 0赞

#### 1.轮廓概念介绍 ####

在计算机视觉和图像处理领域中，轮廓是指在图像中表示对象边界的连续曲线。它是由一系列相邻的点构成的，这些点在边界上连接起来形成一个封闭的路径。

轮廓层级：

轮廓层级（Contour Hierarchy）是指在包含多个轮廓的图像中，轮廓之间的包含关系和顺序关系。

![589045df721f42f18fab8d61571fa5e6.png][]

以下是上图中不同层级的结构关系：

0：【-1，-1，1，-1】

1：【2，-1，-2，0】

2：【-1，1，3，0】

3：【-1，-1，-1，2】

#### 2.轮廓检测与绘制 ####

###### 2.1轮廓检测findContours() ######

> void cv::findContours ( InputArray image,
> 
> OutputArrayOfArrays contours,
> 
> OutputArray hierarchy,
> 
> int mode,
> 
> int method,
> 
> Point offset =Point()
> 
> ）

*  image: 输入图像，数据类型为CV\_8U的单通道灰度图像或者二值化图像。
 *  contours:检测到的轮廓，每个轮廓中存放着像素的坐标。
 *  mode:轮廓检测模式标志
 *  method:轮廓逼近方法标志。
 *  ofiset: 每个轮廊点移动的可选偏移量。这个函数主要用在从ROI图像中找出的轮廓并基于整个图像分析轮廓的场景中。

###### 2.2轮廓绘制drawContours() ######

> void cv::drawContours ( InputOutputArray image,
> 
> InputArrayOfArrays contours,
> 
> int contourldx,
> 
> const Scalar & color,
> 
> int thickness = 1,
> 
> int lineType = LINE\_8,
> 
> InputArray hierarchy =noArray(),
> 
> int maxLevel = INT\_MAX,
> 
> Point offset = Point()
> 
> )

参数说明：

*  `image`：输入/输出图像，绘制轮廓的目标图像。通常为三通道彩色图像。
 *  `contours`：输入参数，表示轮廓的数据结构。可以是单个轮廓或轮廓的数组。
 *  `contourIdx`：指定要绘制的轮廓的索引。如果为负数，则绘制所有轮廓。
 *  `color`：绘制轮廓的颜色。可以通过 `Scalar` 形式指定，例如 `Scalar(0, 0, 255)` 表示红色。
 *  `thickness`：轮廓线的宽度，默认为1。如果将其设置为负数（例如-1），则会填充轮廓内部。
 *  `lineType`：轮廓线的类型，默认为8连接线。
 *  `hierarchy`：可选参数，表示轮廓之间的层级关系。
 *  `maxLevel`：可选参数，指定绘制轮廓的最大层级。
 *  `offset`：可选参数，指定轮廓相对于图像的偏移量。

#### 3.示例代码 ####

void image_Contours(Mat image){
        Mat gray,binary;
        cvtColor(image,gray,COLOR_BGR2GRAY);//灰度化
        GaussianBlur(gray,gray,Size(13,13),4,4);//滤波
        threshold(gray,binary,170,255,THRESH_BINARY|THRESH_OTSU);//自适应二值化
        //轮廓发现与绘制
        vector<vector<Point>> contours;//轮廓
        vector<Vec4i> hierarchy;//存放轮廓结构变量
        findContours(binary,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());
        //绘制轮廓
        ostringstream ss;
        for(int i=0;i<hierarchy.size();i++){
            ss << hierarchy[i]<< std::endl;
        }
        LOGD("%s",ss.str().c_str());
        for(int t=0;t<contours.size();t++){
            drawContours(image,contours,t,Scalar(0,0,255),2,8);
        }
        imwrite("/sdcard/DCIM/img.png",image);
    }

![19c9fad901b843208bb5110973b3ba97.jpeg][]

[589045df721f42f18fab8d61571fa5e6.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/04/27abc11362a54e9b9fe56df579e55640.png
[19c9fad901b843208bb5110973b3ba97.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/04/13270a836c594b06a633b8f692448447.png