opencv学习-imgprocess-轮廓提取和标记 contour

opencv提供findContours函数从一副二值图像中寻找轮廓，drawContours在指定的图像中画出寻找到的轮廓。可用Canny函数将输入图像转换成二值图像，Canny边缘检测函数，得到的图像为二值型。

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

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

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））==1

CV_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。

代码如下

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include <iostream>#include <stdio.h>#include <stdlib.h>using namespace cv;using namespace std;Mat src; Mat src_gray;int thresh = 100;int max_thresh = 255;RNG rng(12345);/// Function headervoid thresh_callback(int, void* );/** @function main */int main( int argc, char** argv ){/// Load source image and convert it to graysrc = imread( argv[1], 1 );/// Convert image to gray and blur itcvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY );blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) );/// Create Windowchar* source_window = "Source";namedWindow( source_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );imshow( source_window, src );createTrackbar( " Canny thresh:", "Source", &thresh, max_thresh, thresh_callback );thresh_callback( 0, 0 );waitKey(0);return(0);}/** @function thresh_callback */void thresh_callback(int, void* ){Mat canny_output;vector<vector<Point> > contours;vector<Vec4i> hierarchy;/// Detect edges using cannyCanny( src_gray, canny_output, thresh, thresh*2, 3 );/// Find contoursfindContours( canny_output, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0) );/// Draw contoursMat drawing = Mat::zeros( canny_output.size(), CV_8UC3 );for( int i = 0; i< contours.size(); i++ ){Scalar color = Scalar( rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0,255), rng.uniform(0,255) );drawContours( drawing, contours, i, color, 2, 8, hierarchy, 0, Point() );}/// Show in a windownamedWindow( "Contours", CV_WINDOW_AUTOSIZE );imshow( "Contours", drawing );}