Opencv查找轮廓并绘制

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图像处理中的边缘检测是根据像素间的差异检测出轮廓边缘的像素，但它没有将轮廓作为一个整体。将这些轮廓边缘像素组装成一个整体（轮廓），就要进行轮廓检测.opencv提供了轮廓检测的函数cvFindContours，函数参数如下：

 cvFindContours（CvArr *图像，CvMemStorage *存储，CvSeq ** first_contour，
                            int header_size CV_DEFAULT（sizeof（CvContour）），
                            int模式CV_DEFAULT（CV_RETR_LIST），
                            int方法CV_DEFAULT（CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE），
                            CvPoint偏移量CV_DEFAULT（cvPoint（0,0）） ）;

具体参数含义如下：

图片

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。

存储

返回轮廓的容器。

first_contour

输出参数，用于存储指向第一个外接轮廓。

header_size

header sequence列的尺寸。如果选择方法= CV_CHAIN_CODE，则header_size> = sizeof（CvChain）;其他，则

header_size> = sizeof（CvContour）。

模式

CV_RETR_EXTERNAL：只检索最外面的轮廓;

CV_RETR_LIST：检索所有的轮廓，并将其放入列表中;

CV_RETR_CCOMP：检索所有的轮廓，并将他们组织为两层：顶层是各部分的外部边界，第二层是空洞的边界;

CV_RETR_TREE：检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次。

                                                                  

蓝色表示v_next，绿色表示h_next

方法

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）可取值如下：

CV_CHAIN_CODE：以弗里曼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：将所有的连码点，转换成点。

CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE：压缩水平的，垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分。

CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用Teh-Chin链的味道近似算法

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。

抵消

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。

绘制检测轮廓的函数为：

 cvDrawContours（CvArr * img，CvSeq * contour，
                             CvScalar external_color，CvScalar hole_color，
                             int max_level，int thickness CV_DEFAULT（1），
                             int line_type CV_DEFAULT（8），
                             CvPoint offset CV_DEFAULT（cvPoint（0,0）））;

轮廓检测例子代码如下：

#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
IplImage *g_image = NULL;
IplImage *g_gray = NULL;
int g_thresh = 10;
int g_Mathresh = 255;
CvMemStorage *g_storage = NULL;
void on_trackbar(int)
{
    if (g_storage == NULL)
    {
        g_gray = cvCreateImage(cvGetSize(g_image),8,1);
        g_storage = cvCreateMemStorage(0);
    }
    else
    {
        cvClearMemStorage(g_storage);
    }
    CvSeq *contours = NULL;
    cvCvtColor(g_image,g_gray,CV_RGB2GRAY);
    cvThreshold(g_gray,g_gray,g_thresh,255,CV_THRESH_BINARY);
    cvFindContours(g_gray,g_storage,&contours);
    cvZero(g_gray);
    if (contours)
    {
        cvDrawContours(g_gray,contours,cvScalarAll(255),cvScalarAll(255),100);
    }
    cvShowImage("Contours",g_gray);
}
int main()
{
    g_image=cvLoadImage("C:/Users/Administrator/Desktop/0.jpg");
    cvNamedWindow("Contours",1);
    cvCreateTrackbar("Threshold","Contours",&g_thresh,g_Mathresh,on_trackbar);
    on_trackbar(0);
    cvWaitKey();
    return 0;
}

原图如下：

 

检测效果如下：