OpenCV(三十二):轮廓检测

简介: OpenCV(三十二):轮廓检测

1.轮廓概念介绍

       在计算机视觉和图像处理领域中,轮廓是指在图像中表示对象边界的连续曲线。它是由一系列相邻的点构成的,这些点在边界上连接起来形成一个封闭的路径。

轮廓层级:

      轮廓层级(Contour Hierarchy)是指在包含多个轮廓的图像中,轮廓之间的包含关系和顺序关系。

以下是上图中不同层级的结构关系:

0:【-1,-1,1,-1】

1:【2,-1,-2,0】

2:【-1,1,3,0】

3:【-1,-1,-1,2】

2.轮廓检测与绘制

2.1轮廓检测findContours()

void cv::findContours ( InputArray  image,

OutputArrayOfArrays      contours,

OutputArray                     hierarchy,

int                                     mode,

int                                      method,

Point                                  offset =Point()

  • image: 输入图像,数据类型为CV_8U的单通道灰度图像或者二值化图像。
  • contours:检测到的轮廓,每个轮廓中存放着像素的坐标。
  • mode:轮廓检测模式标志
  • method:轮廓逼近方法标志。
  • ofiset: 每个轮廊点移动的可选偏移量。这个函数主要用在从ROI图像中找出的轮廓并基于整个图像分析轮廓的场景中。
2.2轮廓绘制drawContours()

void cv::drawContours ( InputOutputArray   image,

InputArrayOfArrays    contours,

int                               contourldx,

const Scalar &             color,

int                                thickness = 1,

int                                lineType = LINE_8,

InputArray                   hierarchy =noArray(),

int                               maxLevel = INT_MAX,

Point                           offset = Point()

)

参数说明:

  • image:输入/输出图像,绘制轮廓的目标图像。通常为三通道彩色图像。
  • contours:输入参数,表示轮廓的数据结构。可以是单个轮廓或轮廓的数组。
  • contourIdx:指定要绘制的轮廓的索引。如果为负数,则绘制所有轮廓。
  • color:绘制轮廓的颜色。可以通过 Scalar 形式指定,例如 Scalar(0, 0, 255) 表示红色。
  • thickness:轮廓线的宽度,默认为1。如果将其设置为负数(例如-1),则会填充轮廓内部。
  • lineType:轮廓线的类型,默认为8连接线。
  • hierarchy:可选参数,表示轮廓之间的层级关系。
  • maxLevel:可选参数,指定绘制轮廓的最大层级。
  • offset:可选参数,指定轮廓相对于图像的偏移量。

3.示例代码

void image_Contours(Mat image){
    Mat gray,binary;
    cvtColor(image,gray,COLOR_BGR2GRAY);//灰度化
    GaussianBlur(gray,gray,Size(13,13),4,4);//滤波
    threshold(gray,binary,170,255,THRESH_BINARY|THRESH_OTSU);//自适应二值化
    //轮廓发现与绘制
    vector<vector<Point>> contours;//轮廓
    vector<Vec4i> hierarchy;//存放轮廓结构变量
    findContours(binary,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());
    //绘制轮廓
    ostringstream ss;
    for(int i=0;i<hierarchy.size();i++){
        ss << hierarchy[i]<< std::endl;
    }
    LOGD("%s",ss.str().c_str());
    for(int t=0;t<contours.size();t++){
        drawContours(image,contours,t,Scalar(0,0,255),2,8);
    }
    imwrite("/sdcard/DCIM/img.png",image);
}

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