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OpenCV学习28--在图像中寻找轮廓

2018-03-21 15:23 344 查看

查找轮廓

什么是轮廓:一个轮廓是由图像中的一系列点组成的,也就是图像中的一条曲线。在OpenCV中一般用序列来存储轮廓信息。序列中的每个元素是曲线中每个点的位置。

关于序列:序列是内存存储器中可以存储的一种对象,序列是某种结构的链表。

下面是序列结构体:

typedef sturct CvSeq{
int flags;
int header_size;
CvSeq * h_prev;
CvSeq * h_next;
CvSeq * v_prev;
CvSeq * v_next;
int total;
int elem_size;
char *bolck_max;
char * ptr;
int delta_elems;
CvMemStorage * storage;
CvSeqBlock * free_blocks;
CvSeqBlock * first;
}


Freeman编码

在Freeman链码中,多边形被表示成一系列的位移,每一个位移都有8个方向,这8个方向从0到7表示。



2. 相关API

findContours()函数来寻找图像中物体的轮廓,并结合drawContours()函数将找到的轮廓绘制出。

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


参数解释:

image:输入图像,图像必须为8-bit单通道图像,图像中的非零像素将被视为1,0像素是0,加载图像后自动转化为二值化图像。我们同样可以使用cv::compare,cv::inRange,cv::threshold,cv::adaptiveThreshold,cv::Canny等函数来创建二值图像。

contours 检测到的轮廓,每个轮廓都是以点向量的形式进行存储即使用point类型的vector表示。

hierarchy 可选的输出向量包括了图像的拓扑信息。

mode 轮廓检索模式

method 轮廓近似方法

void cv::drawContours   (   InputOutputArray    image,
InputArrayOfArrays  contours,
int     contourIdx,
const Scalar &  color,
int     thickness = 1,
int     lineType = LINE_8,
InputArray  hierarchy = noArray(),
int     maxLevel = INT_MAX,
Point   offset = Point()
)


参数解释:

image 输入Mat类型图像

contours 检测到的轮廓数据。

contourldx 绘制轮廓的只是变量,如果为负值则在轮廓内部绘制。

line type 线条类型 LINE_4 4-connected line LINE_8 8-connected line LINE_AA antialiased line

hierarchy 可选层次结构

maxLevel 用于绘制轮廓的最大等级

offset 可选轮廓偏置参数,制定偏移量offset=(dx, dy)给出绘制轮廓的偏移量

3. 示例代码:

#include <iostream>
#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include <stdlib.h>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
Mat src,dst,gray_img;

src = imread("1.jpg");
if(src.empty())
{
cout<<"图像加载失败";
waitKey(0);
return -1;
}
else
cout<<"图像加载成功";
namedWindow("1",WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("1",src);
cvtColor(src,gray_img,CV_BGR2GRAY);
vector<vector<Point>>contours;
vector<Vec4i>hierarchy;
gray_img = gray_img > 100;
findContours(gray_img,contours,hierarchy,CV_RETR_CCOMP,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

//绘制轮廓图
dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);
for (int i = 0; i < hierarchy.size(); i++)
{
Scalar color = Scalar(rand() % 255, rand() % 255, rand() % 255);
drawContours(dst, contours, i, color, CV_FILLED, 8, hierarchy);
}
imshow("轮廓图", dst);
waitKey(0);

waitKey(0);
return 0;
}


4. 效果显示:

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