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这篇CFSDN的博客文章Opencv实现轮廓提取功能由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
轮廓:一个轮廓代表一系列的点(像素),这一系列的点构成一个有序的点集,所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集.
在opencv中,提供了一个函数返回一个有序的点集或者有序的点集的集合(指多个有序的点集),函数findContour是从二值图像中来计算轮廓的,一般使用Canny()函数处理后的图像,因为这样的图像含有边缘像素.
寻找轮廓的API函数:
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findContours(image,vector<vector<Point>> contours,vector<Vec4i>hierarchy,
int
mode,
int
method,Point offset = Point(0,0));
|
参数解释:
(1)image:单通道图像矩阵,一般是经过canny处理后的二值图像; 。
(2)contours:vector<vector<Point>>类型,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; 。
(3)hierarchy:vector<Vec4i> 类型, 即容器内每一个元素都是一个包含了4个int型变量的向量,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个轮廓的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号。如果当前轮廓没有对应的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓或内嵌轮廓的话,则hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]的相应位被设置为默认值-1; 。
(4)mode:int类型的,定义轮廓的检索模式:
(5)method:int类型,定义轮廓的近似方法: 。
(6) 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,一般不偏移取Point(0,0).
画轮廓的API函数:
drawContours(Outputimage,contours,hierarchy,int contourIdx,color,int thickness ,int lineType,hierarchy = noArray(),int maxLevel = INT_MAX,Point offset = Point(0,0)) 参数解释:
(1)outputimage: 将轮廓画在该图上; (2)contours:前面寻找到的轮廓; (3)contourIdx:是一个索引,代表绘制contours中的第几个轮廓; (4) color:颜色; (5)thickness: 线宽; (6)lineType: 线型; (7)hierarchy:可选层次信息结构,这里面是findContours所的到的基于Contours的层级信息; (8)maxLevel: 绘制轮廓的最大等级。如果等级为0,绘制单独的轮廓。如果为1,绘制轮廓及在其后的相同的级别下轮廓。如果等级为2,绘制所有同级轮廓及所有低一级轮廓,诸此种种。如果值为负数,函数不绘制同级轮廓,但会升序绘制直到级别为abs(max_level)-1的子轮廓; 。
(9)offset:照给出的偏移量移动每一个轮廓点坐标.当轮廓是从某些感兴趣区域(ROI)中提取的然后需要在运算中考虑ROI偏移量时,将会用到这个参数.
以上定义摘自该篇博客:OpenCV实现轮廓的发现.
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#include<opencv2/opencv.hpp>
using
namespace
cv;
using
namespace
std;
int
value = 50;
Mat src, dst, canny_img;
void
callback(
int
,
void
*);
int
main(
int
arc,
char
** argv)
{
src = imread(
"2.jpg"
);
namedWindow(
"src"
,CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow(
"src"
, src);
cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY);
namedWindow(
"output"
, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
createTrackbar(
"threshold"
,
"output"
, &value, 255, callback);
callback(0, 0);
waitKey(0);
return
0;
}
void
callback(
int
,
void
*) {
Canny(src, canny_img, value, 2 * value);
imshow(
"canny"
, canny_img);
vector<vector<Point>>contours;
vector<Vec4i>hierarchy;
findContours(canny_img, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));
dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);
RNG rng(1);
for
(
int
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, hierarchy, 0, Point(0, 0));
}
imshow(
"output"
, dst);
}
|
运行结果如下:
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我.
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_24946843/article/details/82527492 。
最后此篇关于Opencv实现轮廓提取功能的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Opencv实现轮廓提取功能的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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