相关理论
- 轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。
所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果 - API介绍
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findContours
发现轮廓在二值图像上发现轮廓使用API cv::findContours( InputOutputArray binImg, // 输入图像,非0的像素被看成1,0的像素值保持不变,8-bit OutputArrayOfArrays contours,// 全部发现的轮廓对象 OutputArray, hierachy// 图像的拓扑结构,可选,该轮廓发现算法正是基于图像拓扑结构实现。 int mode, // 轮廓返回的模式 int method,// 发现方法 Point offset=Point()// 轮廓像素的位移,默认(0, 0)没有位移 )
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drawContours
绘制轮廓在二值图像上发现轮廓使用API cv::findContours之后对发现的轮廓数据进行绘制显示 drawContours( InputOutputArray binImg, // 输出图像 OutputArrayOfArrays contours,// 全部发现的轮廓对象 Int contourIdx// 轮廓索引号 const Scalar & color,// 绘制时候颜色 int thickness,// 绘制线宽 int lineType ,// 线的类型LINE_8 InputArray hierarchy,// 拓扑结构图 int maxlevel,// 最大层数, 0只绘制当前的,1表示绘制绘制当前及其内嵌的轮廓 Point offset=Point()// 轮廓位移,可选 ```
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代码 & 效果展示
- 演示代码
- 输入图像转为灰度图像cvtColor
- 使用Canny进行边缘提取,得到二值图像
- 使用findContours寻找轮廓
- 使用drawContours绘制轮廓
相关代码:
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/types_c.h>
using namespace std;
using namespace cv;
#ifndef P28
#define P28 28
#endif
int main() {
std::string path = "../fei.JPG";
cv::Mat img = cv::imread(path, 5);
if(img.empty())
{
std::cout << "open file failed" << std::endl;
return -1;
}
#if P28 //轮廓发现
int threshold_value = 100;
int threshold_max = 255;
Mat canny_output;
Canny(img, canny_output, threshold_value, threshold_value * 2 , 3, false);
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierachy;
findContours(canny_output, contours, hierachy, RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));
Mat dst = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC3);
RNG rng(123);
for(size_t i = 0;i < contours.size(); i++)
{
Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0,255),rng.uniform(0,255));
drawContours(dst, contours, i, color, 2, 8, hierachy, 0, Point(0,0));
}
imshow(str_output, dst);
#endif
cv::waitKey(0);
cv::destroyAllWindows();
return 0;
}
效果展示: