opencv判断某子轮廓的父轮廓为面积最大的轮廓 opencv最大轮廓检测

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mob6454cc7d4112 2024-03-19 23:00:55

findContours：找到图像中轮廓

approxPolyDP：对多边形曲线做近似

boundingRect：计算并返回包围轮廓点集的最小矩形

minEnclosingCircle：计算并返回包围轮廓点集的最小圆形及其半径

drawContours：根据轮廓点集和轮廓结构画出轮廓

createTrackbar(" Threshold:", "Source", &thresh, max_thresh, thresh_callback); //用cvCreateTrackbar函数来在窗口Source上创建一个名为Threshold:的滑动条，滑动条的值保存到thresh中，滑动条的滑动范围为从0到max_thresh，滑动条的响应函数为 thresh_callback，该响应函数的参数必须为一个整型的变量，且不能有其他参数。
thresh_callback(0, 0);

OpenCV中通过使用findContours函数，简单几个的步骤就可以检测出物体的轮廓

findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
int mode,
int method, Point offset=Point());

findContours(threshold_output, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

第一个参数：image，单通道图像矩阵，可以是灰度图等，此处为threshold_output是一个二值图像；

第二个参数：contours，定义为“vector<vector<Point>> contours”，是一个双重向量，向量内每个元素保存了一组由连续的Point点构成的点的集合的向量，每一组Point点集就是一个轮廓。有多少轮廓，向量contours就有多少元素。

第三个参数：hierarchy，定义为“vector<Vec4i> hierarchy”，Vec4i定义： typedef Vec<int, 4> Vec4i; hierarchy也是一个向量，向量内每个元素保存了一个包含4个int整型的数组。向量hiararchy内的元素和轮廓向量contours内的元素是一一对应的，且向量的容量相同。hierarchy向量内每一个元素的4个int型变量——hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，分别表示第i个轮廓的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号。如果当前轮廓没有对应的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓或内嵌轮廓的话，则hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]的相应位被设置为默认值-1。

第四个参数：int型的mode，定义轮廓的检索模式：

取值一：CV_RETR_EXTERNAL只检测最外围轮廓，包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略。

取值二：CV_RETR_LIST 检测所有的轮廓，包括内围、外围轮廓，但是检测到的轮廓不建立等级关

系，彼此之间独立，没有等级关系，这就意味着这个检索模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓，

所以hierarchy向量内所有元素的第3、第4个分量都会被置为-1。

取值三：CV_RETR_CCOMP 检测所有的轮廓，但所有轮廓只建立两个等级关系，外围为顶层，若外围

内的内围轮廓还包含了其他的轮廓信息，则内围内的所有轮廓均归属于顶层

CV_RETR_TREE，检测所有轮廓，所有轮廓建立一个等级树结构。外层轮廓包含内层轮廓，内

层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。

第五个参数：int型的method，定义轮廓的近似方法：

取值一：CV_CHAIN_APPROX_NONE 保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内

CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE