OpenCV-轮廓

Canny边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素，但是并没有将轮廓作为一个整体。

利用cvFindContours()可以实现把边缘像素组装成轮廓。

有关内存和序列的知识比较多和复杂，就不在这里详细阐述了。

下面先给出一个轮廓的例子：

给出一个窗口用于显示图像，滑动条(trackbar)用于设置阈值，然后对采二值化后的图像提取轮廓并绘制。控制参数的滑动条变化，更新图像。

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/highgui.hpp>using namespace std;using namespace cv;const char filename[] = "/Users/linwang/Downloads/Lena.jpg";IplImage * g_image = cvLoadImage(filename);IplImage * g_gray  = NULL;int g_thresh = 100;CvMemStorage * g_storage = NULL;  //存储/*滑动条*/void on_trackbar(int){    if(g_storage == NULL)    {        g_gray = cvCreateImage(cvGetSize(g_image), 8, 1);        g_storage = cvCreateMemStorage(0);    }    else    {        cvClearMemStorage(g_storage);    }    CvSeq * contours = 0;  //序列        /*1、先转换成灰度图像*/    cvCvtColor(g_image,g_gray,CV_RGB2GRAY);    cvShowImage("Gray", g_gray);        /*2、二值化，转换成二值图像，0和255*/    cvThreshold(g_gray,g_gray,g_thresh,255,CV_THRESH_BINARY);    cvShowImage("double-value", g_gray);        /*3、从二值图像中检索轮廓，并返回轮廓的个数*/    cvFindContours(g_gray,g_storage,&contours);    cvZero(g_gray);        /*4、绘制轮廓*/    if(contours)    {        cvDrawContours(g_gray, contours, cvScalar(255), cvScalar(255), 100);    }    cvShowImage("Contours", g_gray);}int main(){    if(g_image == NULL)    {        cout<<"Img is NULL"<<endl;        return 1;    }    cvNamedWindow("Contours",1);    cvCreateTrackbar("Threshold","Contours",&g_thresh, g_thresh ,on_trackbar);        cvShowImage("Lena", g_image);    on_trackbar(0);    cvWaitKey(0);    cvReleaseImage(&g_image);    cvReleaseImage(&g_gray);    return 0;}