1.一些数据结构的解释
vector<vector<Point>> contours;
vector里放了一个vector容器,子容器里放了点Point
vector< Vec4i > hierarchy;
vector里放置了四个int类型的变量
vector<Rect>
像素width * height from 位置(x*y)
2.findContours函数
函数原型:
findContours( InputOutputArray image,
OutputArrayOfArrays contours,
OutputArray hierarchy, int mode,
int method, Point offset=Point());
参数解释:
第一个参数:image:输入图像,图像必须为8-bit单通道图像。
第二个参数:contours:检测到的轮廓,每个轮廓都是以点向量的形式进行存储即使用point类型的vector表示,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。第三个参数:hierarchy:可选的输出向量(std::vector),包含了图像的拓扑信息,
向量hiararchy内的元素和轮廓向量contours内的元素是一一对应的,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。
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,具体下文会讲到
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
取值四: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
取值二:CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE 仅保存轮廓的拐点信息,把所有轮廓拐点处的点保存入contours向量内,拐点与拐点之间直线段上的信息点不予保留
取值三和四:CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法