cvFindContours轮廓提取解析_OpenCV

OpenCV中边缘检测与提取有很多种方法，其中cvFindContours是常用的一种轮廓提取方法。熟悉轮廓提取，对图像识别有很重要的作用。

函数cvFindContours从二值图像中检索轮廓，并返回检测到的轮廓的个数。first_contour的值由函数填充返回，它的值将为第一个外轮廓的指针，当没有轮廓被检测到时为NULL。其它轮廓可以使用h_next和v_next连接，从first_contour到达。

int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,

int
header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST,

int
method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, CvPoint offset=cvPoint(0,0) );

image：8比特单通道的源二值图像。非零像素作为1处理，0像素保存不变。从一个灰度图像得到二值图像的函数有：cvThreshold，cvAdaptiveThreshold和cvCanny。

storage：返回轮廓的容器。

first_contour：输出参数，用于存储指向第一个外接轮廓。

header_size：header序列的尺寸.如果选择method
= CV_CHAIN_CODE, 则header_size >= sizeof(CvChain)；其他，则header_size
>= sizeof(CvContour)。

mode：

检索模式，可取值如下：

CV_RETR_EXTERNAL：只检索最外面的轮廓；

CV_RETR_LIST：检索所有的轮廓，并将其放入list中；

CV_RETR_CCOMP：检索所有的轮廓，并将他们组织为两层：顶层是各部分的外部边界，第二层是空洞的边界；

CV_RETR_TREE：检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次。

method

边缘近似方法（除了CV_RETR_RUNS使用内置的近似，其他模式均使用此设定的近似算法）。可取值如下：

CV_CHAIN_CODE：以Freeman链码的方式输出轮廓，所有其他方法输出多边形（顶点的序列）。

CV_CHAIN_APPROX_NONE：将所有的连码点，转换成点。

CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE：压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分。

CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用the
flavors of Teh-Chin chain近似算法

的一种。

CV_LINK_RUNS：通过连接水平段的1，使用完全不同的边缘提取算法。使用CV_RETR_LIST检索模式能使用此方法。

offset

偏移量，用于移动所有轮廓点。当轮廓是从图像的ROI提取的，并且需要在整个图像中分析时，这个参数将很有用。

讨论部分cvDrawContours中的案例显示了任何使用轮廓检测连通区域。轮廓可以用于形状分析和目标识别——可以参考文件夹OpenCV
sample中的squares.c。