int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,
int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST,
int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, CvPoint offset=cvPoint(0,0) );
image
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。
storage
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序列的尺寸.如果选择method = CV_CHAIN_CODE, 则header_size >= sizeof(CvChain);其他,则
header_size >= sizeof(CvContour)。
mode
检索模式,可取值如下:
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list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
method
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: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the flavors of Teh-Chin chain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。
offset
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。
讨论部分 cvDrawContours中的案例显示了任何使用轮廓检测连通区域。轮廓可以用于形状分析和目标识别——可以参考文件夹OpenCV sample中的squares.c
cvFindContours
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 ,
( 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 ) 这个方法不推荐 --zhengjw 2013/1/14
//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
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,接下来就是从轮廓序列contour(这里的contour不单单只有一个轮廓序列) 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.
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,接下来就是从轮廓序列contour(这里的contour不单单只有一个轮廓序列) 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 ) 这个方法不推荐 --zhengjw 2013/1/14
推荐
mode = CV_RETR_LIST;
contours_num=cvFindContours(preimg, storage, &contours, sizeof(CvContour), mode, CV_CHAIN_APPROX_NONE, cvPoint(0,0)); //-- contours_num 表示的是一共有多少条轮廓线
for (;contours!=0;
contours=contours->h_next)
//-- 指向下一个轮廓序列
{
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:%dn",seqlength);
CvSeqReader reader; //-- 读其中一个轮廓序列
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); //--读其中一个序列中的一个元素点
points[i] = pt;
cvSeqPush(allpointsSeq,&pt);
}
onetourlength = contour->total;
//给点数组分配空间,记得释放
CvPoint *points = (CvPoint *)malloc(sizeof(CvPoint) * onetourlength);
//printf("seqlength:%dn",seqlength);
CvSeqReader reader; //-- 读其中一个轮廓序列
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); //--读其中一个序列中的一个元素点
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);
}
cvPolyLine(image,&points,&onetourlength,1,0,CV_RGB(0,255,0),2,8,0);
}
//-- zhengjw 2013/1/14
//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