opencv findcontour drawContour函数以及延伸函数的分析

void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset=Point())

参数说明

输入图像image必须为一个2值单通道图像，常见为Mat类型。

contours参数为检测的轮廓数组，每一个轮廓用一个point类型的vector表示，该数组一般是一个装有向量的向量容器，定义为Vector<Vector<Point>>contour;

hiararchy参数和轮廓个数相同，每个轮廓contours[ i ]对应4个hierarchy元素hierarchy[ i ][ 0 ] ~hierarchy[ i ][ 3 ]，分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号，如果没有对应项，该值设置为负数。一般本项可忽略。

mode表示轮廓的检索模式

CV_RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓

CV_RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系

CV_RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。

CV_RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。具体参考contours.c这个demo。一般选择该项，指检测全部轮廓。

method为轮廓的近似办法

CV_CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1

CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息。NONE和SIMPLE两项皆可以。

CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法

offset表示代表轮廓点的偏移量，可以设置为任意值。对ROI图像中找出的轮廓，并要在整个图像中进行分析时，这个参数还是很有用的。

findContours后会对输入的2值图像改变，所以如果不想改变该2值图像，需创建新mat来存放，findContours后的轮廓信息contours可能过于复杂不平滑，可以用approxPolyDP函数对该多边形曲线做适当近似

contourArea函数可以得到当前轮廓包含区域的大小，方便轮廓的筛选。

findContours经常与drawContours配合使用，用来将轮廓绘制出来。

void drawContours(InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, InputArray hierarchy=noArray(), int maxLevel=INT_MAX, Point offset=Point() )

其中第一个参数image表示目标图像，Mat类型。第二个参数contours表示输入的轮廓组，每一组轮廓由点vector构成。第三个参数contourIdx指明画第几个轮廓，如果该参数为负值，则画全部轮廓。第四个参数color为轮廓的颜色。第五个参数thickness为轮廓的线宽，如果为负值或CV_FILLED表示填充轮廓内部。第六个参数lineType为线型，第七个参数为轮廓结构信息，第八个参数为maxLevel。得到了复杂轮廓往往不适合特征的检测，这里再介绍一个点集凸包络的提取函数convexHull，输入参数就可以是contours组中的一个轮廓，返回外凸包络的点集。注意：主动轮廓模型cvsnakeimage函数在opencv3里面已删除。与此功能类似的有convexHull函数，即平滑轮廓。示例代码：#include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>
#include <cvaux.h>
#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
IplImage *src = cvLoadImage("f:\\images\\test2.bmp",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
IplImage *dst = cvCreateImage(cvGetSize(src),8,3);cvZero(dst);
CvMemStorage *storage = cvCreateMemStorage();
CvSeq *contour = NULL , *hull = NULL;

CvContourScanner scanner = cvStartFindContours(src,storage);
while((contour = cvFindNextContour(scanner)) != NULL){
cvDrawContours(dst,contour,CV_RGB(255,0,0),CV_RGB(0,255,0),0);

cout<<cvCheckContourConvexity(contour)<<endl;

hull = cvConvexHull2(contour,0,CV_CLOCKWISE,0);

CvPoint pt0 = **(CvPoint**)cvGetSeqElem(hull,hull->total - 1);
for(int i = 0;i<hull->total;++i){
CvPoint pt1 = **(CvPoint**)cvGetSeqElem(hull,i);
cvLine(dst,pt0,pt1,CV_RGB(0,0,255));
pt0 = pt1;
}

CvSeq *defect = cvConvexityDefects(contour,hull);

for(int i = 0;i<defect->total;++i){
CvConvexityDefect df = *(CvConvexityDefect*)cvGetSeqElem(defect,i);
cvCircle(dst,*df.start,2,CV_RGB(255,255,0),-1);
cvCircle(dst,*df.end,2,CV_RGB(255,255,0),-1);
cvCircle(dst,*df.depth_point,2,CV_RGB(0,255,255),-1);
}

cvShowImage("dst",dst);
cvWaitKey();
}
cvEndFindContours(&scanner);
}

还可以得到轮廓的外包络矩形，使用函数boundingRect，如果想得到旋转的外包络矩形，使用函数minAreaRect，返回值为RotatedRect；也可以得到轮廓的外包络圆，对应的函数为minEnclosingCircle；想得到轮廓的外包络椭圆，对应的函数为fitEllipse，返回值也是RotatedRect，可以用ellipse函数画出对应的椭圆。

如果想根据多边形的轮廓信息得到多边形的多阶矩，可以使用类moments，这个类可以得到多边形和光栅形状的3阶以内的所有矩，类内有变量m00，m10，m01，m20，m11，m02，m30，m21，m12，m03，比如多边形的质心为
x = m10 / m00，y = m01 / m00。

如果想获得一点与多边形封闭轮廓的信息，可以调用pointPolygonTest函数，这个函数返回值为该点距离轮廓最近边界的距离，为正值为在轮廓内部，负值为在轮廓外部，0表示在边界上。