1.findContours函数原型
cv::findContours
函数从二值图像中提取轮廓,返回值为轮廓的数目.
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,很方便。
findContours
方法中各参数的含义及用法,比如要求只检测最外层轮廓该怎么办?contours
里边的数据结构是怎样的?hierarchy
到底是什么鬼?Point()
有什么用?
先从findContours
函数原型看起:
findContours( InputOutputArray image,
OutputArrayOfArrays contours,
OutputArray hierarchy,
int mode,
int method,
Point offset=Point());
- 第一个参数:
image
,单通道图像矩阵,可以是灰度图,但更常用的是二值图像,一般是经过 Canny、拉普拉斯等边缘检测算子处理过的二值图像; - 第二个参数:
contours
,定义为“vector<vector<Point>> contours
”,是一个向量,并且是一个双重向量,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
”,先来看一下Vec4i的定义:typedef Vec<int, 4> Vec4i;
Vec4i 是Vec<int,4>
的别名,定义了一个“向量内每一个元素包含了4个int型变量”的向量。所以从定义上看,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,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个轮廓的下一条轮廓、上一条轮廓、当前轮廓的第一条子轮廓、当前轮廓的父轮廓的索引编号。如果当前轮廓没有对应的下一条轮廓、上一条轮廓、第一条子轮廓或父轮廓的话,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,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_L1
,CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS
使用teh-Chinl chain
近似算法
- 第六个参数:
Point
偏移量,所有的轮廓信息相对于原始图像对应点的偏移量,相当于在每一个检测出的轮廓点上加上该偏移量,并且Point还可以是负值!