OpenCV学习（68）

图像轮廓与图像分隔修复（6）：使用多边形将轮廓包围

八，综合示例程序：使用多边形将轮廓包围

       经过此前两个基础示例程序的学习，相信大家应该对minAreaRect和minEnclosingCircle函数的用法有了一定的认识。这两个示例程序中，处理的轮廓都是程序自己随机生成的点。在接下来这个综合一点的示例程序中，让我们载入一幅图像，用上文中学到的函数来创建包围轮廓的矩形和圆形边界框。
程序详细注释的代码如下：

//-------------【头文件、命名空间部分】--------------
//	描述：包含程序所依赖的头文件和命名空间
//---------------------------------------------------
#include 
#include 
#include 
#include 
using namespace std;
using namespace cv;

//----------------------宏定义部分-----------------------
//定义一些辅助宏
//-------------------------------------------------------
#define WINDOW_NAME1 "【原始窗口】"   //为窗口标题定义的宏
#define WINDOW_NAME2 "【原始窗口】"   //为窗口标题定义的宏

//--------------------全局变量声明部分------------------
//描述：全局变量的声明
//------------------------------------------------------
Mat g_srcImage;
Mat g_grayImage;
int g_nThresh = 50;//阈值
int g_nMaxThresh = 255;//阈值最大值
RNG g_rng(12345);//随机数生成器

//--------------------全局函数声明部分------------------
//描述：全局函数的声明
//------------------------------------------------------
void on_ContoursChange(int, void*);
static void ShowHelpText();
//--------------------main函数---------------------------
//描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始执行
//-------------------------------------------------------
int main()
{
	cv::utils::logging::setLogLevel(utils::logging::LOG_LEVEL_SILENT);//控制台不在输出日志文件
	//改变console字体颜色
	system("color 1A");
	//载入3通道的原图像
	g_srcImage = imread("E:/pictures/2.jpg",1);
	if (!g_srcImage.data) {
		printf("读取图片错误，请确定目录下是否有 imread函数指定图片存在~!");
		return false;
	}
	//得到原图的灰度图像并进行平滑
	cvtColor(g_srcImage,g_grayImage,COLOR_BGR2GRAY);
	blur(g_grayImage,g_grayImage,Size(3,3));
	//创建原始窗口并显示
	namedWindow(WINDOW_NAME1, WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(WINDOW_NAME1,g_srcImage);
	//设置滚动条并调用一次回调函数
	createTrackbar("阈值：",WINDOW_NAME1,&g_nThresh,g_nMaxThresh,on_ContoursChange);
	on_ContoursChange(0, 0);
	waitKey(0);
	return (0);

}
//------------------回调函数on_ContoursChange()----------------
//描述：回调函数
//-------------------------------------------------------------
void on_ContoursChange(int, void*)
{
	//定义一些参数
	Mat threshold_output;
	vector>contours;
	vectorhierarchy;
	//使用threshold检测边缘
	threshold(g_grayImage, threshold_output, g_nThresh, 255, THRESH_BINARY);

	//找出轮廓
	findContours(threshold_output, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));
	//多边形逼近轮廓+获取矩形和圆形边界框
	vector>contours_poly(contours.size());
	vectorboundRect(contours.size());
	vectorcenter(contours.size());
	vectorradius(contours.size());
	//一个循环，遍历所有部分，进行本程序最核心的操作
	for (unsigned int i = 0; i < contours.size(); ++i)
	{
		approxPolyDP(Mat(contours[i]), contours_poly[i], 3, true);//用指定精度3逼近多边形曲线
		boundRect[i] = boundingRect(Mat(contours_poly[i]));//计算点集的最外面(up-right)矩形边界
		minEnclosingCircle(contours_poly[i], center[i], radius[i]);//对给定的2D点集，寻找最小面积的包围圆形
	}
	//绘制多边形轮廓+包围的矩形框+圆形框
	Mat drawing = Mat::zeros(threshold_output.size(), CV_8UC3);
	for (int unsigned  i=0; i < contours.size(); ++i)
	{
		//随机设置颜色
		Scalar color = Scalar(g_rng.uniform(0, 255), g_rng.uniform(0, 255), g_rng.uniform(0, 255));
		//绘制轮廓
		drawContours(drawing, contours_poly, i, color, 1, 8, vector(), 0, Point());
		//绘制矩形
		rectangle(drawing, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), color, 2, 8, 0);
		//绘制圆
		circle(drawing, center[i], (int)radius[i], color, 2, 8, 0);


	}
	//显示效果图窗口
	namedWindow("image[renderings]");
	imshow("image[renderings]", drawing);
}

运行此程序。会得到两个窗口，一个带滑动条的原始图窗口，和用于显示创建了包围轮廓的矩形和圆形边界框的效果图窗口。我们可以通过调节滑动条来改变阈值，以得到不同的效果图。。
如图运行结果：