轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法。所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。
API介绍:findContours发现轮廓
cv::findContours(
InputOutputArray binImg, // 输入图像,非0的像素被看成1,0的像素值保持不变,8-bit
OutputArrayOfArrays contours, // 全部发现的轮廓对象
OutputArray, hierachy // 图该的拓扑结构,可选,该轮廓发现算法正是基于图像拓扑结构实现。
int mode, // 轮廓返回的模式
int method, // 发现方法
Point offset=Point() //轮廓像素的位移,默认(0, 0)没有位移
)
API介绍:drawContours绘制轮廓
drawContours(
InputOutputArray binImg, // 输出图像
OutputArrayOfArrays contours, // 全部发现的轮廓对象
Int contourIdx // 轮廓索引号
const Scalar & color, // 绘制时候颜色
int thickness, // 绘制线宽
int lineType, // 线的类型LINE_8
InputArray hierarchy, // 拓扑结构图
int maxlevel, // 最大层数, 0只绘制当前的,1表示绘制绘制当前及其内嵌的轮廓
Point offset=Point() // 轮廓位移,可选
)
步骤
1:输入图像转为灰度图像cvtColor
2:使用Canny进行边缘提取,得到二值图像
3:使用findContours寻找轮廓
4:使用drawContours绘制轮廓
代码实例
# # #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace std; using namespace cv; Mat src, dst; const char* output_win = "findcontours-demo"; int threshold_value = 100; int threshold_max = 255; RNG rng; void Demo_Contours(int, void*); int main(int argc, char** argv) { src = imread("D:/linuxkiss/images/leo.png"); if (src.empty()) { printf("could not load image...\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); //------api调用------ findContours(canny_output, contours, hierachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); 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)); //------api调用------ drawContours(dst, contours, i, color, 2, 8, hierachy, 0, Point(0, 0)); } imshow(output_win, dst); }