opencv中findContours 和drawContours画图函数

由于小博出来游玩，最近还几天没有发帖了，没事在这看看opencv3.1版本的samples，在运行contours时，发现这个小例子还挺有趣的，不多说，我先贴出图，待会儿再细细讲解，各位请自行玩耍




首先我么导入库文件

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include <math.h>#include <iostream>

使用opencv命名空间

using namespace cv;using namespace std;

几行解释，让读者更好的了解你的目的，演示什么样的事例(opencv自带）：

static void help(){    cout        << "\nThis program illustrates the use of findContours and drawContours\n"        << "The original image is put up along with the image of drawn contours\n"        << "Usage:\n"        << "./contours2\n"        << "\nA trackbar is put up which controls the contour level from -3 to 3\n"        << endl;}

接下来我们分别定义了这个鬼脸的个数（不知道怎么称呼这个图，叫鬼脸吧），调节滚轮，createTrackbar

窗口中快速创建一个滑动控件，用于手动调节阈值，具有非常直观的效果。

函数原型：
int createTrackbar(const string& trackbarname, const string& winname,
int* value, int count,
TrackbarCallback onChange = 0,
void* userdata = 0);

参数说明：

trackbarname：滑动空间的名称；

winname：滑动空间用于依附的图像窗口的名称；

value：初始化阈值；

count：滑动控件的刻度范围；

TrackbarCallback是回调函数。存储轮廓的点集向量以及hierarchy;我们可以先了解一下findContours这个函数才能往后继续学习，findContours函数，这个函数的原型为：

void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierar-
chy, int mode, int method, Point offset=Point())

参数说明

输入图像image必须为一个2值单通道图像（一般用这个函数的时候是对二值化图像操作的）

contours参数为检测的轮廓数组，每一个轮廓用一个point类型的vector表示（这也就是为啥定义一个courtours了）

hiararchy参数和轮廓个数相同，每个轮廓contours[ i ]对应4个hierarchy元素hierarchy[ i ][ 0 ] ~hierarchy[ i ][ 3 ]，分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号，如果没有对应项，该值设置为负数。

mode表示轮廓的检索模式

CV_RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓CV_RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系CV_RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。CV_RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。具体参考contours.c这个demo

method为轮廓的近似办法

CV_CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1CV_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，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法

offset表示代表轮廓点的偏移量，可以设置为任意值。对ROI图像中找出的轮廓，并要在整个图像中进行分析时，这个参数还是很有用的。

findContours后会对输入的2值图像改变，所以如果不想改变该2值图像，需创建新mat来存放，findContours后的轮廓信息contours可能过于复杂不平滑，可以用approxPolyDP函数对该多边形曲线做适当近似
contourArea函数可以得到当前轮廓包含区域的大小，方便轮廓的筛选
findContours经常与drawContours配合使用

static void on_trackbar(int, void*){    Mat cnt_img = Mat::zeros(w, w, CV_8UC3);    int _levels = levels - 3;    drawContours(cnt_img, contours, _levels <= 0 ? 3 : -1, Scalar(128, 255, 255),        3, LINE_AA, hierarchy, std::abs(_levels));    imshow("contours", cnt_img);}

ellipse()画椭圆弧函数
功能：　函数ellipse()使用当前绘图色画一椭圆弧。
用法：　该函数调用方式为void ellipse(int x,int y,int startangle,int endangle,
int xradius,int yradius);
说明：　参数x,y为椭圆中心坐标，startangle和endangle为给定的起始角和终止角，xradius与yradius为椭圆的x轴半径与y轴半径，如果startangle为0 ，endangle等于360度，那么画出的是个完整的椭圆。ellipse()函数不同于arc()和circle()函数，屏显纵横比不能自动调节。若需要的是成比例的半径而不是特定的像素距离，则y轴距离必须调节为yradius*aspectratio(y轴半径乘以纵横比)。
此函数对应的头文件为graphics.h
返回值： 无
例： 在屏幕上画一个鸡蛋形的椭圆。

#include<graphics.h>void main(){    int driver,mode;    driver=DETECT;    mode=0;    initgraph(&driver,&mode,"");    ellipse(200,100,0,360,80,40);    getch();    restorecrtmode();}

接下来我们上程序吧

int main(int argc, char** argv){    cv::CommandLineParser parser(argc, argv, "{help h||}");    if (parser.has("help"))    {        help();        return 0;    }    Mat img = Mat::zeros(w, w, CV_8UC1);   //（定义一个500*500的图像）    //我们先画一个原图吧，六个鬼脸    for (int i = 0; i < 6; i++)    {        int dx = (i % 2) * 250 - 30;        int dy = (i / 2) * 150;        const Scalar white = Scalar(255);        const Scalar black = Scalar(0);//　　int cvRound (double value) opencv里的一个函数，对一个double型的数进行四舍五入，并返回一个整型数！        if (i == 0)        {            for (int j = 0; j <= 10; j++)            {                double angle = (j + 5)*CV_PI / 21;                line(img, Point(cvRound(dx + 100 + j * 10 - 80 * cos(angle)),                    cvRound(dy + 100 - 90 * sin(angle))),                    Point(cvRound(dx + 100 + j * 10 - 30 * cos(angle)),                        cvRound(dy + 100 - 30 * sin(angle))), white, 1, 8, 0);            }        }        ellipse(img, Point(dx + 150, dy + 100), Size(100, 70), 0, 0, 360, white, -1, 8, 0);        ellipse(img, Point(dx + 115, dy + 70), Size(30, 20), 0, 0, 360, black, -1, 8, 0);        ellipse(img, Point(dx + 185, dy + 70), Size(30, 20), 0, 0, 360, black, -1, 8, 0);        ellipse(img, Point(dx + 115, dy + 70), Size(15, 15), 0, 0, 360, white, -1, 8, 0);        ellipse(img, Point(dx + 185, dy + 70), Size(15, 15), 0, 0, 360, white, -1, 8, 0);        ellipse(img, Point(dx + 115, dy + 70), Size(5, 5), 0, 0, 360, black, -1, 8, 0);        ellipse(img, Point(dx + 185, dy + 70), Size(5, 5), 0, 0, 360, black, -1, 8, 0);        ellipse(img, Point(dx + 150, dy + 100), Size(10, 5), 0, 0, 360, black, -1, 8, 0);        ellipse(img, Point(dx + 150, dy + 150), Size(40, 10), 0, 0, 360, black, -1, 8, 0);        ellipse(img, Point(dx + 27, dy + 100), Size(20, 35), 0, 0, 360, white, -1, 8, 0);        ellipse(img, Point(dx + 273, dy + 100), Size(20, 35), 0, 0, 360, white, -1, 8, 0);    }    //show the faces    namedWindow("image", 1);    imshow("image", img);    //提取轮廓    vector<vector<Point> > contours0;    findContours(img, contours0, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);    contours.resize(contours0.size());    for (size_t k = 0; k < contours0.size(); k++)        approxPolyDP(Mat(contours0[k]), contours[k], 3, true);/*opencv中利用函数approxPolyDP来对指定的点集进行逼近，其逼近的精度是可设置的,void approxPolyDP(InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed)；InputArray curve：输入的点集OutputArray approxCurve：输出的点集，当前点集是能最小包容指定点集的。draw出来即是一个多边形；double epsilon：指定的精度，也即是原始曲线与近似曲线之间的最大距离。bool closed：若为true,则说明近似曲线是闭合的，它的首位都是相连，反之，若为false，则断开。*/    namedWindow("contours", 1);    createTrackbar("levels+3", "contours", &levels, 7, on_trackbar);    on_trackbar(0, 0);    waitKey();    return 0;}

接下来我们把所有代码放上来吧，大家自行copy吧：

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include <math.h>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;static void help(){    cout        << "\nThis program illustrates the use of findContours and drawContours\n"        << "The original image is put up along with the image of drawn contours\n"        << "Usage:\n"        << "./contours2\n"        << "\nA trackbar is put up which controls the contour level from -3 to 3\n"        << endl;}const int w = 500;int levels = 3;vector<vector<Point> > contours;vector<Vec4i> hierarchy;static void on_trackbar(int, void*){    Mat cnt_img = Mat::zeros(w, w, CV_8UC3);    int _levels = levels - 3;    drawContours(cnt_img, contours, _levels <= 0 ? 3 : -1, Scalar(128, 255, 255),        3, LINE_AA, hierarchy, std::abs(_levels));    imshow("contours", cnt_img);}int main(int argc, char** argv){    cv::CommandLineParser parser(argc, argv, "{help h||}");    if (parser.has("help"))    {        help();        return 0;    }    Mat img = Mat::zeros(w, w, CV_8UC1);    //Draw 6 faces    for (int i = 0; i < 6; i++)    {        int dx = (i % 2) * 250 - 30;        int dy = (i / 2) * 150;        const Scalar white = Scalar(255);        const Scalar black = Scalar(0);        if (i == 0)        {            for (int j = 0; j <= 10; j++)            {                double angle = (j + 5)*CV_PI / 21;                line(img, Point(cvRound(dx + 100 + j * 10 - 80 * cos(angle)),                    cvRound(dy + 100 - 90 * sin(angle))),                    Point(cvRound(dx + 100 + j * 10 - 30 * cos(angle)),                        cvRound(dy + 100 - 30 * sin(angle))), white, 1, 8, 0);            }        }        ellipse(img, Point(dx + 150, dy + 100), Size(100, 70), 0, 0, 360, white, -1, 8, 0);        ellipse(img, Point(dx + 115, dy + 70), Size(30, 20), 0, 0, 360, black, -1, 8, 0);        ellipse(img, Point(dx + 185, dy + 70), Size(30, 20), 0, 0, 360, black, -1, 8, 0);        ellipse(img, Point(dx + 115, dy + 70), Size(15, 15), 0, 0, 360, white, -1, 8, 0);        ellipse(img, Point(dx + 185, dy + 70), Size(15, 15), 0, 0, 360, white, -1, 8, 0);        ellipse(img, Point(dx + 115, dy + 70), Size(5, 5), 0, 0, 360, black, -1, 8, 0);        ellipse(img, Point(dx + 185, dy + 70), Size(5, 5), 0, 0, 360, black, -1, 8, 0);        ellipse(img, Point(dx + 150, dy + 100), Size(10, 5), 0, 0, 360, black, -1, 8, 0);        ellipse(img, Point(dx + 150, dy + 150), Size(40, 10), 0, 0, 360, black, -1, 8, 0);        ellipse(img, Point(dx + 27, dy + 100), Size(20, 35), 0, 0, 360, white, -1, 8, 0);        ellipse(img, Point(dx + 273, dy + 100), Size(20, 35), 0, 0, 360, white, -1, 8, 0);    }    //show the faces    namedWindow("image", 1);    imshow("image", img);    //Extract the contours so that    vector<vector<Point> > contours0;    findContours(img, contours0, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);    contours.resize(contours0.size());    for (size_t k = 0; k < contours0.size(); k++)        approxPolyDP(Mat(contours0[k]), contours[k], 3, true);    namedWindow("contours", 1);    createTrackbar("levels+3", "contours", &levels, 7, on_trackbar);    on_trackbar(0, 0);    waitKey();    return 0;}