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轮廓发现

定义
API

CV_EXPORTS_W void findContours( InputOutputArray image,
                                OutputArrayOfArrays contours,
                                OutputArray hierarchy, 
                                int mode,
                                int method, 
                                Point offset = Point()
                                );

参数说明

8比特单通道的源二值图像。非零像素作为1处理，0像素保存不变。从一个灰度图像得到二值图像的函数有：cvThreshold，cvAdaptiveThreshold和cvCanny。

如果第四个参数为cv::RETR_CCOMP或cv::RETR_FLOODFILL，输入图像可以是32-bit整型图像(CV_32SC1)
contours:检测到的轮廓，每个轮廓都是以点向量的形式进行存储即使用point类型的vector表示
hierarchy:可选的输出向量(std::vector)，包含了图像的拓扑信息，作为轮廓数量的表示hierarchy包含了很多元素，每个轮廓contours[i]对应hierarchy中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，如果没有对应项，则相应的hierarchy[i]设置为负数。

mode轮廓检索模式，可以通过cv::RetrievalModes()查看详细信息

mode	说明
RETR_EXTERNAL	表示只检测最外层轮廓，意思是图像中独立的个体只检测最外层轮廓，包含在里面的轮廓不会提取出来。
RETR_LIST	提取所有轮廓，并放置在list中，不建立等级关系。意思就是提取出来的轮廓之间是没有联系的。
RETR_CCOMP	提取所有轮廓，并且将其组织为双边结构。意思就是第一层为它的外围轮廓，第二层为内围轮廓，利用这个参数可以筛选出来一个独立边缘只对应一个轮廓
RETR_TREE	提取所有轮廓，并且重新建立网状轮廓结构。它体现出来的轮廓联系很紧密，比如说一个轮廓在另外一个轮廓的里面，轮廓里面又包含轮廓。

边缘近似方法（除了CV_RETR_RUNS使用内置的近似，其他模式均使用此设定的近似算法）。可以通过cv::ContourApproximationModes()查看详细信息 .

method	说明
CV_CHAIN_CODE	以Freeman链码的方式输出轮廓，所有其他方法输出多边形（顶点的序列）
CV_CHAIN_APPROX_NONE	获取每个轮廓的每个像素，相邻的两个点的像素位置差不超过1
CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE	压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，值保留该方向的重点坐标，如果一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息
CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS	使用the flavors of Teh-Chinchain近似算法的一种。
CV_LINK_RUNS	通过连接水平段的1，使用完全不同的边缘提取算法。使用 CV_RETR_LIST检索模式能使用此方法

偏移量，用于移动所有轮廓点。当轮廓是从图像的ROI提取的，并且需要在整个图像中分析时，这个参数将很有用。

轮廓绘制

定义

CV_EXPORTS_W void drawContours( InputOutputArray image,
                                InputArrayOfArrays contours,
                                int contourIdx, 
                                const Scalar& color,
                                int thickness = 1, 
                                int lineType = LINE_8,
                                InputArray hierarchy = noArray(),
                                int maxLevel = INT_MAX, 
                                Point offset = Point() );

参数
1. image:输入需要最终输出的图像，Mat类型即可
2. contours:使用findContours检测到的轮廓数据，每个轮廓以点向量的形式存储，point类型的vector
3. contourIdx:绘制轮廓的只是变量，如果为负值则绘制所有输入轮廓
4. color:轮廓颜色
5. thickness:绘制轮廓所用线条粗细度，如果值为负值，则在轮廓内部绘制
6. lineTpye:线条类型，有默认值LINE_8。
7. hierarchy: 关于层级的可选参数，只有绘制部分轮廓时才会用到
8. maxLevel: 用于绘制轮廓的最大等级 .画轮廓的最大层数。
  如果是0，只绘制contour；
  如果是1，将绘制contour后和contour同层的所有轮廓；
  如果是2，绘制contour后所有同层和低一层的轮廓，
  以此类推；如果值是负值，则函数并不绘制contour后的轮廓，但是将画出其子轮廓，一直到abs(max_level) - 1层。
9. offset: 可选轮廓便宜参数，用制定偏移量offset=(dx, dy)给出绘制轮廓的偏移量

代码演示

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Mat src, dst1,dst2,dst3;
char winName[] = "contour_dst3";
int track_size = 10;
int max_size = 100;

void onContour(int, void*) {
	Canny(dst1, dst2, track_size, track_size * 2);
	vector<vector<Point>>contours;
	vector<Vec4i>hierachy;
	//寻找轮廓
	findContours(dst2, contours, hierachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));
	dst3 = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);
	RNG rng(12345);
	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(dst3, contours, i, color, 2, 8, hierachy, 0, Point(0, 0));
	}
	imshow(winName, dst3);
}
int main() {
	src = imread("D:\\fish.png");
	imshow("src", src);
	cvtColor(src, dst1, CV_BGR2GRAY);
	imshow("dst1",dst1);

	onContour(0, 0);
	createTrackbar("trackbar_step", winName, &track_size, max_size, onContour);
	//onContour(0, 0);

	waitKey(0);
	return 0;

}

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【OpenCV3】图像轮廓查找与绘制——cv::findContours()与cv::drawContours()详解
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