OPENCV学习笔记 提取连通区域的轮廓

方法取自Opencv2计算机视觉编程手册

图像分析的其中目标是识别并提取出这些物体。在物体检测中，我们首先要生成图像的二值图像，下一步则是提取连通区域。

二值图像的获取我们通过简单的阀值化操作和形态学开闭运算得到。

实验代码：

Matimage=imread("E:\\group.jpg",0);//提取二值图像Mat thresholded;Mat result;threshold(image,thresholded,60,255,THRESH_BINARY);bitwise_not(thresholded,result,Mat());保存thresholded图像，命名为binary.png。//形态学闭运算与开运算Mat image=imread("E:\\binary.png");Mat eroded;Mat element(5,5,CV_8U,Scalar(1));morphologyEx(image,eroded,MORPH_OPEN,element);namedWindow(" Eroded Image");imshow("Eroded Image",eroded);Mat dilated;dilate(image,dilated,Mat());erode(dilated,dilated,Mat());namedWindow("Dilated Image");imshow("Dilated Image",dilated);以上可以得到我们所需的二值图像opencv中给我们提供了findContours这个函数用于提取连通区域轮廓。我们可以设置我们想要得到的轮廓大小，进行删减。代码如下：Mat image=imread("E:\\Dilated.png",0);vector<std::vector<cv::Point> >contours;findContours(image,contours,CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_NONE);Mat result(image.size(),CV_8U,Scalar(255));drawContours(result,contours,-1,Scalar(0),2);imshow("Contours",result);int cmin=100;int cmax=1000;vector<std::vector<cv::Point> >::iterator itc = contours.begin();while(itc!=contours.end()){    if(itc->size()<cmin||itc->size()>cmax)        itc =contours.erase(itc);    else        itc++;}Mat image2=imread("E:\\group.jpg");drawContours(image2,contours,-1,Scalar(255,255,255),2);imshow("image",image2);

生成的图像如下：(图像上方还是有点瑕疵的，不过可以调整二值图像优化)