【OpenCV图像处理】1.28 轮廓发现(find contour in your image)

相关理论

• 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
• API介绍

  • findContours发现轮廓

    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// 图像的拓扑结构，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
    int method,// 发现方法
    Point offset=Point()//  轮廓像素的位移，默认（0, 0）没有位移
    )
    

  • drawContours绘制轮廓

    在二值图像上发现轮廓使用API 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
     ```
    
    

代码 & 效果展示

• 演示代码
  • 输入图像转为灰度图像cvtColor
  • 使用Canny进行边缘提取，得到二值图像
  • 使用findContours寻找轮廓
  • 使用drawContours绘制轮廓

相关代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/types_c.h>

using namespace std;
using namespace cv;

#ifndef P28
#define P28 28
#endif

int main() {
    std::string path = "../fei.JPG";
    cv::Mat img = cv::imread(path, 5);
    if(img.empty())
    {
        std::cout << "open file failed" << std::endl;
        return -1;
    }
    
#if P28 //轮廓发现
    int threshold_value = 100;
    int threshold_max = 255;
    Mat canny_output;
    Canny(img, canny_output, threshold_value, threshold_value * 2 , 3, false);

    vector<vector<Point>> contours;
    vector<Vec4i> hierachy;
    findContours(canny_output, contours, hierachy, RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));

    Mat dst = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC3);
    RNG rng(123);
    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(dst, contours, i, color, 2, 8, hierachy, 0, Point(0,0));
    }

    imshow(str_output, dst);
#endif

    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();
    return 0;
}

效果展示：