findContours()函数

函数功能

检测出物体的轮廓

函数原型

findContours(
  InputOutputArray image, 
  OutputArrayOfArrays contours, 
  OutputArray hierarchy, 
  int mode, 
  int method, 
  Point offset = Point()
);

参数说明

• 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；

• contours：contours定义为“vector<vector> contours”，是一个双重向量（向量内每个元素保存了一组由连续的Point构成的点的集合的向量），每一组点集就是一个轮廓，有多少轮廓，contours就有多少元素；

• hierarchy：hierarchy定义为“vector<Vec4i> hierarchy”，Vec4i的定义：typedef Vec<int, 4> Vec4i;（向量内每个元素都包含了4个int型变量），所以从定义上看，hierarchy是一个向量，向量内每个元素都是一个包含4个int型的数组。向量hierarchy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内每个元素的4个int型变量是hierarchy[i][0] ~ hierarchy[i][3]，分别表示当前轮廓 i 的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓和内嵌轮廓的编号索引。如果当前轮廓没有对应的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓和内嵌轮廓，则相应的hierarchy[i][*]被置为-1。

• mode：定义轮廓的检索模式，取值如下：

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；
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；
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；
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。

• method：定义轮廓的近似方法，取值如下：

CV_CHAIN_APPROX_NONE：保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内；
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；
CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1：使用teh-Chinl chain 近似算法;
CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用teh-Chinl chain 近似算法。

• offset：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！

测试：mode与method取值问题

通过调整第四个参数mode——轮廓的检索模式、第五个参数method——轮廓的近似方式和不同的偏移量Point()，就可以得到不同效果。

检测最外层轮廓，并且保存轮廓上所有点

一、mode取值“CV_RETR_EXTERNAL”，method取值

“CV_CHAIN_APPROX_NONE”，即只检测最外层轮廓，并且保存轮廓上所有点：

轮廓：

只有最外层的轮廓被检测到，内层的轮廓被忽略

contours向量内所有点集：

保存了所有轮廓上的所有点，图像表现跟轮廓一致

hierarchy向量：

重温一下hierarchy向量————向量中每个元素的4个整形分别对应当前轮廓的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号。

本次参数配置下，hierarchy向量内有3个元素，分别对应于3个轮廓。以第2个轮廓（对应向量内第1个元素）为例，

内容为[2,0,-1,-1], “2”表示当前轮廓的后一个轮廓的编号为2，“0”表示当前轮廓的前一个轮廓编号为0，其后2个“-1”表示为空，因为只有最外层轮廓这一个等级，所以不存在父轮廓和内嵌轮廓。

检测所有轮廓，但各轮廓之间彼此独立，不建立等级关系，并且仅保存轮廓上拐点信息

二、 mode取值“CV_RETR_LIST”，method取值“CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE”，即检测所有轮廓，但各轮廓之间彼此独立，不建立等级关系，并且仅保存轮廓上拐点信息：

检测到的轮廓跟上文“一”中是一致的，不再显示。

contours向量内所有点集：

contours向量中所有的拐点信息得到了保留，但是拐点与拐点之间直线段的部分省略掉了。

hierarchy向量（截取一部分）：

本次参数配置下，检测出了较多轮廓。第1、第2个整形值分别指向上一个和下一个轮廓编号，由于本次配置mode取值“RETR_LIST”，各轮廓间各自独立，不建立等级关系，所以第3、第4个整形参数为空，设为值-1。

检测所有轮廓，轮廓间建立外层、内层的等级关系，并且保存轮廓上所有点

三、mode取值“CV_RETR_TREE”，method取值“CV_CHAIN_APPROX_NONE”，即检测所有轮廓，轮廓间建立外层、内层的等级关系，并且保存轮廓上所有点。

contours向量内所有点集：

所有内外层轮廓都被检测到，contours点集组成的图形跟轮廓表现一致。

hierarchy向量（截取一部分）

本次参数配置要求检测所有轮廓，每个轮廓都被划分等级，最外围、第一内围、第二内围等等，所以除第1个最后一个轮廓外，其他轮廓都具有不为-1的第3、第4个整形参数，分别指向当前轮廓的父轮廓、内嵌轮廓索引编号。

Point()偏移量设置

使用三中的参数配置，设置偏移量Point为Point(45,30)。

此时轮廓图像为：

可以看到轮廓图像整体向右下角有一个偏转，偏转量就是设置的（45,30）。

这个偏移量的设置不能过大或过小（负方向上的过小），若图像上任一点加上该偏移量后超出图像边界，程序会内存溢出报错。

另外，绘制轮廓的函数drawContours中最后一个参数是一个Point类型的offset，这个offset跟findContours函数中的offset含义一致，设置之后所绘制的轮廓是原始轮廓上所有像素点加上该偏移量offset后的效果。

当所分析图像是另外一个图像的ROI的时候，这个offset偏移量就可以大显身手了。通过加减这个偏移量，就可以把ROI图像的检测结果投影到原始图像对应位置上。