openCV找连通成分并计算相关轮廓特征

以下function用來取得一個影像的連通成分(connected component)，將影像labeling以後，具有相同label的pixel即為同一個連通成分。透過對連通成分的分析，我們可以了解一張圖片的物件組成。

此function輸入一張經過二值化(只有黑白)的影像，找到連通成分以後會用紅色矩形框起來。
areaThreshold用來篩選連通成分，如果連通成分的面積小於areaThreshold表示此連通成分是雜訊，可以忽略。

void GetLabeling(IplImage *pImg,int areaThreshold)
{

CvMemStorage * storage = cvCreateMemStorage(0);
CvSeq * contour = 0;
cvFindContours( pImg, storage, &contour, sizeof(CvContour),
CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE , cvPoint(0,0));
int i=0;
for(;contour;contour = contour->h_next)
{
CvRect aRect = cvBoundingRect( contour, 0 );
if((aRect.width*aRect.height)>areaThreshold)
{
cvRectangle( pImg, cvPoint(tmpRect.Left,tmpRect.Top),cvPoint((tmpRect.Right),
(tmpRect.Bottom)),CV_RGB(255,0,0), 3 );
}
}
}
上面程式中的aRect 表示的就是一個連通成分的矩形邊界。

找到連通成分以後，可以參考OpenCV中文網站的結構分析，
這一頁說明了一些計算輪廓特徵的function，

像是ContourArea用來計算輪廓面積，
ArcLength用來計算輪廓的周長，
CalcPGH用來計算輪廓的幾何直方圖。

透過對輪廓的分析，我們可以對影像的組成物件進行辨識，並進而透過組成的物件來猜測這張影像的場景或人物。