opencv学习笔记二十一:轮廓提取

轮廓:一个轮廓代表一系列的点(像素),这一系列的点构成一个有序的点集,所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集。

在opencv中,提供了一个函数返回一个有序的点集或者有序的点集的集合(指多个有序的点集),函数findContour是从二值图像中来计算轮廓的,一般使用Canny()函数处理后的图像,因为这样的图像含有边缘像素。

寻找轮廓的API函数:

findContours(image,vector> contours,vectorhierarchy,int mode,int method,Point offset = Point(0,0));

参数解释:

(1)image:单通道图像矩阵,一般是经过canny处理后的二值图像;

(2)contours:vector>类型,是一个向量,并且是一个双重向量,向量内每个元素保存了一组由连续的Point点构成的点的集合的向量,每一组Point点集就是一个轮廓。有多少轮廓,向量contours就有多少元素;

(3)hierarchy:vector 类型, 即容器内每一个元素都是一个包含了4个int型变量的向量,向量内每个元素保存了一个包含4个int整型的数组。向量hiararchy内的元素和轮廓向量contours内的元素是一一对应的,向量的容量相同。hierarchy向量内每一个元素的4个int型变量——hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3],分别表示第i个轮廓的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号。如果当前轮廓没有对应的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓或内嵌轮廓的话,则hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]的相应位被设置为默认值-1;

(4)mode:int类型的,定义轮廓的检索模式:

  • CV_RETR_EXTERNAL只检测最外围轮廓,包含在外围

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