使用CvStartfindcontours画出轮廓。

//用于提取轮廓，同时要挑选最大轮廓画出
			scanner=cvStartFindContours(pFrImg,storage,sizeof(CvContour),CV_RETR_CCOMP,CV_CHAIN_APPROX_NONE,cvPoint(0,0));
			int aera;
			while (contour=cvFindNextContour(scanner))
			{   //比较面积大小
				aera=fabs(cvContourArea(contour));
				if (aera>1000)
				{
					CvRect rect=cvBoundingRect(contour,0);
					cvRectangle(pFrame,cvPoint(rect.x+rect.width,rect.y),cvPoint(rect.x,rect.y+rect.height),CV_RGB(255,0,0),4,8,0);

				}
			}
			// pFrImg->origin=1;  // 这个不需要翻转（实验结果得知）

当然也可用CvFindContours查找特征点实现轮廓画出。以下是在高斯混合建模的基础上将运动目标检测，并标出来。主要函数是       cvFindContours(tour_buf,storage,&contour,sizeof(CvContour),                                    CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);                   

 tour_buf 是需要查找轮廓的单通道灰度图像 ，storage 是临时存储区 ，                 

   contour是存储轮廓点的CvSeq实例，                  

  CV_RECT_EXTERNAL 只查找外围轮廓，还有CV_RECT_TREE                        

  正确调用查找函数后，就是从contour提取轮廓点了           

         contour可能是空指针，提取前最好判断一下   

                 在提取之前还可以调用一个函数：   

                 contour = cvApproxPoly( contour, sizeof(CvContour), storage, CV_POLY_APPROX_DP, 3, 1 );                    可能是拟合，有这一句找出的轮廓线更直。                       

                 contour里面包含了很多个轮廓，每个轮廓是单独存放的   

                 要通过一个迭代器遍历里面每一个轮廓，教程里面都没提到，还是看了源代码学来的   

                CvTreeNodeIterator iterator;   

                cvInitTreeNodeIterator(&iterator,contour,3);   

                 //把所有轮廓的点收集起来   

                CvSeq* allpointsSeq = cvCreateSeq(CV_SEQ_KIND_GENERIC|CV_32SC2, sizeof(CvContour),   

                                            sizeof(CvPoint), storage);   

                 while( 0 != (contour = (CvSeq*)cvNextTreeNode(&iterator)) ){    

                     //找到一个轮廓就可以用for循环提取里面的点了   

                     //这里遍历CvSeq里面的元素的方法很怪异   

                     onetourlength = contour->total;   

                     //给点数组分配空间，记得释放   

                     CvPoint *points = (CvPoint *)malloc(sizeof(CvPoint) * onetourlength);    

                     //printf("seqlength:%d/n",seqlength);   

                     CvSeqReader reader;   

                     CvPoint pt = cvPoint(0,0);   

                     cvStartReadSeq(contour,&reader);   

                     //开始提取   

                     for(int i = 0 ;i < onetourlength; i++){   

                         CV_READ_SEQ_ELEM(pt,reader);   

                         points[i] = pt;   

                         cvSeqPush(allpointsSeq,&pt);   

                     }     

                     //把这个轮廓点找出后，就可以用这些点画个封闭线  

                    cvPolyLine(image,&points,&onetourlength,1,0,CV_RGB(0,255,0),2,8,0);   

                        

                 }   

                    

                 //刚刚已经画出了找出的每个轮廓，还收集了所有轮廓点，   

                 //因此还可以将这些点用一个围线包围起来，即把所有轮廓包围起来   

                 //这里要用到新的函数   

                 CvSeq* hull;   

               hull = cvConvexHull2(allpointsSeq,0,CV_CLOCKWISE,0);   

                 cvConvexHull2返回一个hull对象，里面包含了围线的点   

                 可以用上面的方法将点取出，然后画出来

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
int count=0;
int main(int argc,char *argv)
{   cvNamedWindow("video");
   //cvNamedWindow("video1");
  CvMemStorage *storage=cvCreateMemStorage();
  CvSeq *contour=0;
  CvSeq *contmax=0;
  CvContourScanner scanner;
	IplImage* pFrame = NULL; 
	IplImage* pFrImg = NULL;
	IplImage* pBkImg = NULL;

	CvMat* pFrameMat = NULL;
	CvMat* pFrMat = NULL;
	CvMat* pBkMat = NULL;
	int nFrmNum = 0;

	//创建窗口
	cvNamedWindow("video", 1);
	cvNamedWindow("background",1);
	cvNamedWindow("foreground",1);
	//使窗口有序排列
	cvMoveWindow("video", 30, 0);
	cvMoveWindow("background", 360, 0);
	cvMoveWindow("foreground", 690, 0);



	CvCapture *capture=cvCaptureFromAVI("E:\\自己编写的程序\\测试视频\\test3.avi");
	CvGaussBGModel* bg_model=NULL;
	while(1)
	{
		pFrame=cvQueryFrame(capture);
		nFrmNum++;

		//如果是第一帧，需要申请内存，并初始化
		if(nFrmNum == 1)
		{
			pBkImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height),  IPL_DEPTH_8U,3);   
			pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height),  IPL_DEPTH_8U,1);     


			//高斯背景建模，pFrame可以是多通道图像也可以是单通道图像
			//cvCreateGaussianBGModel函数返回值为CvBGStatModel*，
			//需要强制转换成CvGaussBGModel*
			bg_model = (CvGaussBGModel*)cvCreateGaussianBGModel(pFrame, 0);

		}
		else
		{
			cvUpdateBGStatModel(pFrame, (CvBGStatModel *)bg_model );

			//pFrImg为前景图像，只能为单通道
			//pBkImg为背景图像，可以为单通道或与pFrame通道数相同
			cvCopy(bg_model->foreground,pFrImg,0);
			cvCopy(bg_model->background,pBkImg,0);

			//把图像正过来
			pBkImg->origin=1;
			//用于提取轮廓，同时要挑选最大轮廓画出
			scanner=cvStartFindContours(pFrImg,storage,sizeof(CvContour),CV_RETR_CCOMP,CV_CHAIN_APPROX_NONE,cvPoint(0,0));
			int aera;
			while (contour=cvFindNextContour(scanner))
			{   //比较面积大小
				aera=fabs(cvContourArea(contour));
				if (aera>1000)
				{
					CvRect rect=cvBoundingRect(contour,0);
					cvRectangle(pFrame,cvPoint(rect.x+rect.width,rect.y),cvPoint(rect.x,rect.y+rect.height),CV_RGB(255,0,0),4,8,0);

				}
			}
			// pFrImg->origin=1;  // 这个不需要翻转（实验结果得知）

			cvShowImage("video", pFrame);    
			cvShowImage("background", pBkImg);    
			cvShowImage("foreground", pFrImg);       
			if( cvWaitKey(33) >= 0 )      
				break;     



		}
	}


	//销毁窗口
	cvReleaseBGStatModel((CvBGStatModel**)&bg_model);

	cvDestroyWindow("video");
	cvDestroyWindow("background");
	cvDestroyWindow("foreground");

	//释放图像和矩阵
// 	cvReleaseImage(&pFrImg);
// 	cvReleaseImage(&pBkImg);

	cvReleaseMat(&pFrameMat);
	cvReleaseMat(&pFrMat);
	cvReleaseMat(&pBkMat);

	cvReleaseCapture(&capture);

	return 0;

}