在有背景的图像处理中，往往你关注的区域并不是最大的轮廓（那是背景），而是第二大轮廓
目前方向：图像拼接融合、图像识别 联系方式：jsxyhelu@foxmail.com
之前我们有这样的函数：
//寻找最大的轮廓
VP FindBigestContour(Mat src){
int imax = 0; //代表最大轮廓的序号
int imaxcontour = -1; //代表最大轮廓的大小
std::vector<std::vector<Point>>contours;
findContours(src,contours,CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
for (int i=0;i<contours.size();i++){
int itmp = contourArea(contours[i]);//这里采用的是轮廓大小
if (imaxcontour < itmp ){
imax = i;
imaxcontour = itmp;
}
}
return contours[imax];
}
使用的是冒泡方法。实际上vector肯定是可以有排序算法的，能否将其融入进去？
肯定是可以的，我采用了这样的方法，效果很好。
//寻找第nth的轮廓
//ith = 0代表最大，ith=1 代表第2个，以此类推
bool sortfunction (std::vector<Point> c1,std::vector<Point> c2) { return (contourArea(c1)>contourArea(c2)); }
VP FindnthContour(Mat src,int ith ){
std::vector<std::vector<Point>>contours;
findContours(src,contours,CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
std::sort(contours.begin(),contours.end(),sortfunction);
return contours[ith];
}
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