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29.轮廓发现

2021-11-25 16:59:40 罗伊卡

1.轮廓发现(find contour in your image)
  • 轮廓发现(find contour)
  • 代码演示
2.介绍

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

3.API介绍
  • 在二值图像上发现轮廓使用API
       
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,一般返回一个轮廓树
int method, // 发现方法
Point offset = Point() // 轮廓像素的位移,默认(0, 0)没有位移
)
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  • cv::findContours之后对发现的轮廓数据进行绘制显示
       
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
)
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4.演示代码

大致步骤:
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

       
void Demo_Contours( int, void *){
vector < vector < Point >> contours;
vector < Vec4i > hierarchy;
Canny( src, dst, threshold_value, threshold_value * 2, 3, false);
findContours( dst, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMOPLE, POint( 0, 0));

Mat drawImg = Mat::zeros( dst, size(), CV_8UC3);
for( size_t i = 0; i < contours. size(); i ++){
Scalar color = Scalar ( rng. uniform( 0, 255), rng. uniform( 0, 255), rng. uniform( 0, 255))
drawContours( drawImg, contours, i, color, 2, LINE_8, hierarchy, 0, Point( 0, 0));
}
imshow( output_win, drawImg);
}
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做项目时:一定要使用数组,不要用vector,速度会很慢

5.举例

29.轮廓发现_边缘提取

6.课外扩展

图像的拓扑结构

findContours()函数

drawContours()函

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