1 、介绍
轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。
所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果
2 、API介绍
findContours
在二值图像上发现轮廓使用API
cv::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
)
drawContours
在二值图像上发现轮廓使用API
cv::findContours之后对发现的轮廓数据进行绘制显示
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
3 、流程
输入图像转为灰度图像cvtColor
使用Canny进行边缘提取，得到二值图像
使用findContours寻找轮廓
使用drawContours绘制轮廓
4 、整体代码测试
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace std;
using namespace cv;
Mat src, dst;
const char* output_win = "findcontours-demo";
int threshold_value = 100;
int threshold_max = 255;
RNG rng;
void Demo_Contours(int, void*);
int main(int argc, char** argv) {
src = imread("D:\\pic/7.jpg");
if (src.empty()) {
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
namedWindow("input-image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow(output_win, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input-image", src);
cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY);
const char* trackbar_title = "Threshold Value:";
createTrackbar(trackbar_title, output_win, &threshold_value, threshold_max, Demo_Contours);
Demo_Contours(0, 0);
waitKey(0);
return 0;
}
void Demo_Contours(int, void*) {
Mat canny_output;
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierachy;
Canny(src, canny_output, threshold_value, threshold_value * 2, 3, false);
imshow("1234", canny_output);
findContours(canny_output, contours, hierachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));
dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);
RNG rng(12345);
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));
drawContours(dst, contours, i, color, 2, 8, hierachy, 0, Point(0, 0));
}
imshow(output_win, dst);
}
image.png
