【OpenCV】-查找并绘制轮廓

文章目录

• ​​1 寻找轮廓：findContours()函数​​
• ​​2 绘制轮廓：drawContours()函数​​
• ​​3 示例程序​​

1 寻找轮廓：findContours()函数

说明：findContours()函数是在二值图像中寻找轮廓

void findContours(InputArray image,OutArrayofArray contours,OutputArray hierarchy,int mode,int method,Point offset=Point())

• 第一个参数：输入图像，Mat类的二值图像。可以使用compare()、inrange()、threshold()、adaptivethreshold()、canny()等函数把灰度图或者彩色图创建成二值图。
• 第二个参数：OutArrayofArray类型的contours，检测到的轮廓、函数调用后的运算结果存在这里。每个轮廓存储为一个点向量
• 第三个参数：输出向量，包含图像的拓扑信息。其作为轮廓数量的表示，包含了许多元素。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，对应的hierarchy[i]值设为负数
• 第四个参数：轮廓检索模式



• 第五个参数：int类型的method，为轮廓的近似办法



• 第六个参数：Point类型的offset，每个轮廓点的可选偏移量，有默认值Point()。对ROI图像中找出的轮廓，并要在整个图像中进行分析时，这个参数便可有用

2 绘制轮廓：drawContours()函数

说明：drawContours()函数用于在图像中绘制外部或内部轮廓

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

• 第一个参数：目标图像
• 第二个参数：所有的输入轮廓。每个轮廓存储一个点向量，即用Point类型的vector表示
• 第三个参数：int 类型的contourIdx，轮廓绘制的指示变量。如果为负数，则绘制所有轮廓
• 第四个参数：轮廓颜色
• 第五个参数：int thickness，轮廓线条的粗细度，默认值1.如果为负数值（如thickness=cv_filled)，便绘制在轮廓的内部
• 第六个参数：线条的类型，默认值8



• 第七个参数：可选的层次结构信息，默认值noArray()
• 第八个参数：int类型的maxLevel，表示用于绘制轮廓的最大等级，有默认值INT_MAX
• 第九个参数：Point类型的offset，可选的轮廓偏移参数，用指定的偏移量offset=(dx,dy)偏移需要绘制的轮廓。默认值Point()

补充：

opencv中vector类的用法：
 1、文件包含:     
首先在程序开头处加上#include<vector>以包含所需要的类文件vector，还有一定要加上using namespace std。
 2、变量声明:
（1） 例:声明一个int向量以替代一维的数组:vector <int> a；（等于声明了一个int数组a[],大小没有指定,可以动态的向里面添加删除）。
（2）例:用vector代替二维数组.其实只要声明一个一维数组向量即可，而一个数组的名字其实代表的是它的首地址，所以只要声明一个地址的向量即可，即：vector <int *> a。同理想用向量代替三维数组也是一样，vector <int**>a。

3 示例程序

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
  Mat srcImage = imread("E:\\Pec\\lunk.jpg", 0);
  imshow("【原始图】", srcImage);
  //初始化结果图
  Mat dstImage = Mat::zeros(srcImage.rows, srcImage.cols, CV_8UC3);
  //srcImage取大于阈值119的部分，取二值图
  srcImage = srcImage > 190;
  imshow("【取阈值后的原始图】", srcImage);
  //定义轮廓和层次结构
  vector<vector<Point>> contours;
  vector<Vec4i> hierarchy;
  //查找轮廓
  findContours(srcImage, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
  //遍历所有顶层的轮廓，以随机颜色绘制出每个连接组件颜色
  int index = 0;
  for (; index >= 0; index = hierarchy[index][0])
  {
    Scalar color(rand() % 255, rand() % 255, rand() % 255);
    //Scalar color(0, 255, 0);
    //外轮廓
    drawContours(dstImage, contours, index, color, 2, 8, hierarchy);
  }
  imshow("【轮廓图】", dstImage);  
  waitKey(0);
}

绘制内轮廓：

for (; index >= 0; index = hierarchy[index][0])
  {
    Scalar color(rand() % 255, rand() % 255, rand() % 255);
    //Scalar color(0, 255, 0);
    //内轮廓
    drawContours(dstImage, contours, index, color, FILLED, 8, hierarchy);
  }