opencv学习心得（六）新版本绘制外形轮廓。

最近在研究opencv2.3.1版本函数，因为函数结构使用C++类型的，所以在一些函数调用上有很多差别，但是在运行速度上提高不少，所以还是新版本好用。其实在新版本发布是，会有相关的使用手册，很多例子会在其中找到。这个程序和例程有所不同，只绘制最外侧的轮廓，为后来的提取图像，有很大帮助。

#include <stdio.h>

#include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> her;
int j=0;//用于随后选择哪个外形轮廓
int main()
{
	VideoCapture video;
	Mat image,frimg,bkimg,frame;
	namedWindow("video");
	//cvNamedWindow("video", 1);
	namedWindow("background",1);
	namedWindow("foreground",1);
	//使窗口有序排列
	cvMoveWindow("video", 30, 0);
	cvMoveWindow("background", 360, 0);
	cvMoveWindow("foreground", 690, 0);
	int num=0;
	video.open("E:\\自己编写的程序\\测试视频\\test3.avi");
	if (!video.isOpened())
	{
		cout<<"video open failed!"<<endl;
		return 0;
	}
	while(1)
	{
		num++;
		video>>image;
		if (num==1)
		{//开始阶段在于分配空间
			frimg.create(image.cols,image.rows,CV_32FC(1));
			//frimg(1,)
			bkimg.create(image.cols,image.rows,CV_32FC(1));
			frame.create(image.cols,image.rows,CV_32FC(1));
			cvtColor(image,frimg,CV_RGB2GRAY);
			cvtColor(image,bkimg,CV_RGB2GRAY);
		}
		else
		{   cout<<num<<endl;
			cvtColor(image,frimg,CV_RGB2GRAY);
			frimg.copyTo(frame);
			absdiff(frame,bkimg,frame);
			/// 使用Threshold二值
			threshold(frame,frimg,50,255,CV_THRESH_BINARY);
			/// 找到轮廓
			//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
			//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。
		    //CV_RETR_TREE：建立一个等级树结构的轮廓
			findContours(frimg,contours,her,CV_RETR_TREE,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));
// 			/ 多边形逼近轮廓 + 获取矩形和圆形边界框
// 						vector<vector<Point> > contours_poly( contours.size() );   //近似后的轮廓点集
 						vector<Rect> boundRect( contours.size() );             //包围点集的最小矩形vector
// 						vector<Point2f>center( contours.size() );            //包围点集的最小圆形vector
// 						vector<float>radius( contours.size() );                //包围点集的最小圆形半径vector
// 						for( int i = 0; i < contours.size(); i++ )
// 						{
// 							approxPolyDP( Mat(contours[i]), contours_poly[i], 3, true );      //对多边形曲线做适当近似，contours_poly[i]是输出的近似点集
// 							boundRect[i] = boundingRect( Mat(contours_poly[i]) );         //计算并返回包围轮廓点集的最小矩形
// 							minEnclosingCircle( contours_poly[i], center[i], radius[i] );     //计算并返回包围轮廓点集的最小圆形及其半径
// 						}
// 						/// 画多边形轮廓 + 包围的矩形框 + 圆形框
// 						//Mat drawing = Mat::zeros( threshold_output.size(), CV_8UC3 );
// 					    int aeras=0;
// 						for( int i = 0; i< contours.size(); i++ )
// 						{
// 							//Scalar color = Scalar( rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0,255), rng.uniform(0,255) );   //随机颜色
// 							//   drawContours( drawing, contours_poly, i, color, 1, 8, vector<Vec4i>(), 0, Point() );
// 							//drawContours( image, contours_poly, i, color, 1, 8, her, 0, Point() ); 
// 							//根据轮廓点集contours_poly和轮廓结构hierarchy画出轮廓
// 							//aeras=cvContourArea(contours);
// 							rectangle( image, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), CV_RGB(255,0,5), 2, 8, 0 );              //画矩形，tl矩形左上角，br右上角
// 							circle( image, center[i], (int)radius[i], CV_RGB(255,0,5), 2, 8, 0 );                                        //画圆形
// 						}
						//终于研究出来了，只显示一个最大框
			int idx = 0, largestComp = 0;
			double maxArea = 0;double area;
			for (int i=0;i<contours.size();i++)
			{
				 area=fabs(contourArea(contours[i]));
				 if (area>maxArea)
				 {
					 maxArea=area;
					 j=i;
				 }
			}
			//只有大于100，才显示矩形框。
			if (maxArea>100)
			{
				Rect rect=boundingRect(contours[j]);
				rectangle( image, rect.tl(), rect.br(), CV_RGB(255,0,5), 2, 8, 0 ); 

			}

		}
		
		/// 显示在一个窗口
		
		imshow("video",image);
		imshow("foreground",frimg);
		imshow("background",bkimg);
		char c=waitKey(33);
		if (c==27)
		{
			break;
		}


	}
	return 0;
	
}