轮廓一般对应一系列点包围了一个区域(也就是图像中一条曲线),它将一些列边界包围起来,形成的一个区域。

先通过滤波、阈值化的操作,然后寻找轮廓,定位到识别的物体的区域,这样可以将区域标记出来。

findContours()     函数从二值图像中查找轮廓

void findContours(InputoutputArray image, outputArrayofArrays contours,
                  OutputArray hierarchy, int mode, int method, 
                  Point offset = Point())

参数1,InputArray类型的 image,源图像,填Mat类的对象,且需为8位单通道图像。

             图像的非零像素被视为1,0像素值被保留为0,所以图像为二进制。

             可以使用compare()、inrange()、threshold()、adaptivethreshold()、canny()等函数

             由灰度图或彩色图创建二进制图像。此函数会在提取图像轮廓的同时修改图像的内容

参数2,OutputArrayOfArrays类型的contours、检测到的轮廓。

              每个轮廓存储为一个点向量,即用point类型的vector表示。

参数3,OutputArray类型的 hierarchy,可选的输出向量,包含图像的拓扑信息。

             作为轮廓数量的表示,包含了许多元素。每个轮廓contours[ i ]对应4个hierarchy

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,对应的hierarchy[i]值设置为负数。

参数4,int类型的mode,轮廓检索模式,取值如下所示:

序号

枚举

描述

1

RETR_EXTERNAL

0

仅检索最外层轮廓。对所有轮廓,设置hierarchy[ i ][ 2 ]=hierarchy[ i ][ 3 ] = -1

2

RETR_LIST

1

检索所有轮廓,而不建立任何层次关系

3

RETR_CCOMP

2

检索所有轮廓并将其组织为两级层次结构。在顶端级别,组件有外部边界。在第二层,有洞的边界。如果在连接组件的孔内有另一个轮廓,则仍然被放在最高层。

4

RETR_TREE

3

检索所有轮廓并重建嵌套轮廓的完整层次结构

5

RETR_FLOODFILL

4

输入图像应该是连接的组件或填充功能的结果

参数5,int类型的method,为轮廓的近似办法,取值如下所示:

序号

枚举

描述

1

CHAIN_APPROX_NONE

0

获取每个轮廓的每个像素。相邻两个点的像素位置差不超过1。也就是说,任何2个后续点(x1,y1)和轮廓的(x2,y2)将是水平、垂直或对角线邻接,即,max( abs(x1 - x2 ),abs(y2 - y1)) == 1。

2

CHAIN_APPROX_SIMPLE

1

压缩水平、垂直和对角线方向的元素,只保留该方向的终点坐标。

3

CHAIN_APPROX_TC89_L1

2

应用TehChin89近似算法的一种风格

4

CHAIN_APPROX_TC89_KCOS

3

应用TehChin89近似算法的一种风格

参数6,Point类型的 offset,每个轮廓点的可选偏移量,默认值Point()。

             对 ROI图像中找出的轮廓,并要在整个图像中进行分析时,这个参数便可使用上。

vector<vector<Point>> contours; findContours (image, contours, //轮廓效组 RETR_EXTERNAL, //获取外轮廓 CHAIN_APPROX_NONE); //获取每个轮廓的每个像素

绘制轮廓:drawContours()    在图像中绘制外部或者内部轮廓

void drawContours(InputoutputArray image, InputArrayofArrays contours, 
                  int contourIdx, const Scalar& color, int thickness = 1, 
                  int lineType = 8, InputArray hierarchy = noArray(), 
                  int maxLevel = INT_MAX, Point offset = Point())

参数1,InputArray类型的image,目标图像,填Mat类的对象。

参数2,InputArrayOfArrays类型的contours,所有的输入轮廓。

             每个轮廓存储为一个点向量,即用point类型的vector表示。

参数3,int类型的contourIdx,轮廓绘制的指示变量。如果其为负值,则绘制所有轮廓。

参数4,const Scalar&类型的color,轮廓的颜色。

参数5,int thickness,轮廓线条的粗细度,有默认值1。

             如果为负值(如thickness= cv_filled),便会绘制在轮廓的内部。可选为FILLED宏。

参数6,int类型的lineType,线条的类型,默认值8。取值类型:

序号

枚举

描述

1

8 (默认值)

0

8连通线型

2

4

1

4连通线型

3

LINE_AA(opencv2为CV_AA)

2

抗锯齿线型

参数7,InputArray类型的 hierarchy,可选的层次结构信息,默认值noArray()。

参数8,int类型的maxLevel,表示用于绘制轮廓的最大等级,默认值INT_MAX。

参数9,Point类型的 offset,可选的轮廓偏移参数,用指定的偏移量offset= (dx,dy)偏移

             需要绘制的轮廓,默认值 Point()。

opencv 轮廓变成点 opencv轮廓绘制_opencv

               

opencv 轮廓变成点 opencv轮廓绘制_默认值_02

                  

opencv 轮廓变成点 opencv轮廓绘制_取值_03

//载入原始图,且必须以二值图模式载入Mat srcImage = imread("E:\\img\\logo6.png", 0);
//初始化结果图
Mat dstImage = Mat::zeros(srcImage.rows, srcImage.cols, CV_8UC3);
imshow("srcImage", srcImage);
//srcImage取大于阈值119的那部分
srcImage = srcImage > 119;
imshow("取阈值后的原始图", srcImage);
//定义轮廓和层次结构
vector<vector<Point> > contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
//查找轮廓
//此句代码的Opencv3版为:
findContours(srcImage, contours, hierarchy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
//遍历所有顶层的轮廓,以随机颜色绘制出每个连接组件颜色int index = 0;
for (int index = 0; index >= 0; index = hierarchy[index][0])
{
	Scalar color(rand()&255, rand()&255, rand()&255);
	//此句代码的 Opencv3版为:
	drawContours(dstImage, contours, index, color, FILLED, 8, hierarchy);
}
imshow("dstImage", dstImage);