• opencv学习笔记(二)寻找轮廓


    opencv学习笔记(二)寻找轮廓

      opencv中使用findContours函数来查找轮廓,这个函数的原型为:

     1 void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierar-
     2 chy, int mode, int method, Point offset=Point())
     3 
     4 /*
     5 参数说明:
     6 
     7 image:输入图像image必须为一个2值单通道图像;
     8 
     9 contours:为检测的轮廓数组,每一个轮廓用一个point类型的vector表示,vector<Point>,则轮廓的集合可表示为vector<vector<Point>>;
    10 
    11 hiararchy:参数和轮廓个数相同,每个轮廓contours[i]对应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;
    12 
    13 mode:轮廓的检索模式
    14 
    15 a.CV_RETR_EXTERNAL:表示只检测外轮廓
    16 
    17 b.CV_RETR_LIST:检测的轮廓不建立登记关系
    18 
    19 c.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。
    20 
    21 d.CV_RETR_TREE:建立一个等级树结构的轮廓。
    22 
    23 method:轮廓的近似方法
    24 
    25 a.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
    26 
    27 b.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
    28   c.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。
    29 */
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      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函数经常与drawcontours配合使用,用来将轮廓绘制出来,函数原型为:

     1  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() )
     2 
     3 /*
     4 参数说明:
     5 
     6 image:目标图像
     7 
     8 contours:输入的轮廓组,每一组轮廓由点vector构成
     9 
    10 contourIdx:指明画第几个轮廓,如果该参数为负值,则画全部轮廓
    11 
    12 color:轮廓的颜色
    13 
    14 thickness:轮廓的线宽,如果为负值或CV_FILLED表示填充轮廓内容
    15 
    16 lineType:为线型
    17 
    18 hierarchy:如果你想画出图像的一部分轮廓,那么你就需要它
    19 
    20 maxLevel:用于画轮廓的最大成,如果为0,只是画出指定轮廓,如果为1,画出第一层的所有轮廓,如果为2,画出第一和第二层的所有轮廓,依次类推,这个参数只有在有层次关系的时候被使用
    21 
    22 offset:每个轮廓点的偏移量
    23 
    24 */
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      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。

      还可以得到轮廓的外包络矩形,使用boundingRect,函数原型为:

    1 Rect boundingRect(InputArray points)
    2 
    3 //  points:二维点集
    4 //  返回:包围轮廓的2D矩形的模板类Rect
    5 //功能:对指定的点集进行包含,使得形成一个最合适的正向矩形框把当前指定的点集都框住

      如果想得到旋转的外包络矩形,使用函数minAreaRect 函数原型:

    1 RotatedRect minAreaRect(InputArray points)
    2 //points:输入的2维向量点,其类型为:std::vector<> or Mat
    3 ////函数功能:为一个指定的点集计算并返回的最小边界矩形(可能旋转)
    4 //返回值类型: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类型,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

      如果想获得一点与多边形封闭轮廓信息,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。

    Example

     1 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
     2 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
     3 #include <iostream>
     4 using namespace cv;
     5 using namespace std;
     6 int main()
     7 {
     8 
     9     const char* inputImage = "rice.jpg";//输入图像名称
    10     Mat img;
    11     img = imread(inputImage, 0);
    12     //判断图像存在与否
    13     if (img.empty())
    14     {
    15         cout << "Could not read input image file: " << inputImage << endl;
    16         return -1;
    17     }
    18 
    19     namedWindow("Img", 1);
    20     imshow("Img", img);
    21     //二值化,为提取轮廓做准备
    22     threshold(img, img, 0, 255, CV_THRESH_OTSU + CV_THRESH_BINARY);
    23     namedWindow("thr_img", 1);
    24     imshow("thr_img", img);
    25     //创建轮廓集合
    26     vector<vector<Point> > contours;
    27     //创建层级hierarchy
    28     vector<Vec4i>hierarchy;
    29     Mat dst = Mat::zeros(img.rows, img.cols, CV_8UC3);
    30     findContours(img, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    31     if (!contours.empty() && !hierarchy.empty())
    32     {
    33         int idx = 0;
    34         for (; idx >= 0; idx = hierarchy[idx][0])//hierarchy[idx][0]表示当前轮廓序号idx的下一个轮廓
    35         {
    36             Scalar color((rand() & 255), (rand() & 255), (rand() & 255));
    37             drawContours(dst, contours, idx, color, 1, 8, hierarchy);
    38         }
    39     }
    40     namedWindow("Connected Components", 1);
    41     imshow("Connected Components", dst);
    42     waitKey(0);
    43     return 0;
    44 }
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