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