opencv028-輪廓發現

輪廓發現(find contour)

l輪廓發現是基于圖像邊緣提取的基礎尋找對象輪廓的方法。

是以邊緣提取的門檻值標明會影響最終輪廓發現結果

lAPI介紹

-findContours發現輪廓

-drawContours繪制輪廓

輪廓發現(find contour)

在二值圖像上發現輪廓使用API cv::findContours(

InputOutputArray  binImg, // 輸入圖像，非0的像素被看成1,0的像素值保持不變，8-bit

 OutputArrayOfArrays  contours,//  全部發現的輪廓對象

OutputArray,  hierachy// 圖該的拓撲結構，可選，該輪廓發現算法正是基于圖像拓撲結構實作。

int mode, //  輪廓傳回的模式

int method,// 發現方法

Point offset=Point()//  輪廓像素的位移，預設（0, 0）沒有位移

)

輪廓繪制(draw contour)

在二值圖像上發現輪廓使用API cv::findContours之後對發現的輪廓資料進行繪制顯示

drawContours(

InputOutputArray  binImg, // 輸出圖像

 OutputArrayOfArrays  contours,//  全部發現的輪廓對象

Int contourIdx// 輪廓索引号

const Scalar & color,// 繪制時候顔色

int  thickness,// 繪制線寬

int  lineType ,// 線的類型LINE_8

InputArray hierarchy,// 拓撲結構圖

int maxlevel,// 最大層數， 0隻繪制目前的，1表示繪制繪制目前及其内嵌的輪廓

Point offset=Point()// 輪廓位移，可選

示範代碼

l輸入圖像轉為灰階圖像cvtColor

l使用Canny進行邊緣提取，得到二值圖像

l使用findContours尋找輪廓

l使用drawContours繪制輪廓

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;

Mat src;
int threshold_value = 100;
int threshold_max = 255;
void Demo_Contours(int, void*);
const char * input_image = "input";
const char output_win[] = "output";
int main(int agrc, char** agrv) {
	Mat hsvbase, hsvtest1, hsvtest2;
	src = imread("C:/Users/liyangxian/Desktop/bjl/nm4.jpg");
	if (!src.data) {
		printf("no load..\n");
		return -1;
	}
	namedWindow(input_image, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	namedWindow(output_win, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(input_image, src);
	cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY);

	const char * trackbar_title = "Threshold Value:";
	createTrackbar(trackbar_title, output_win, &threshold_value, threshold_max, Demo_Contours);
	Demo_Contours(0, 0);
	waitKey(0);
	return 0;
}
void Demo_Contours(int, void*) {
	Mat canny_output;
	vector<vector<Point>> contours;
	vector<Vec4i> hierachy;
	Canny(src,canny_output,threshold_value,threshold_value*2,3,false);
	findContours(canny_output, contours, hierachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

	Mat dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);
	RNG rng(12345);
	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(output_win, dst);
}