OpenCV——轮廓检测与绘制

图像的轮廓不仅能够提供物体的边缘,而且还能提供物体边缘之间的层次关系以及拓扑关系。

带有结构关系的边缘检测,这种结构关系可以表明图像中连通域或者某些区域之间的关系。

图为一个具有4个不连通边缘的二值化图像,由外到内依次为0号、1号、2号、3号条边缘。为了描述不同轮廓之间的结构关系,定义由外到内的轮廓级别越来越低,也就是高一层级的轮廓包围着较低层级的轮廓,被同一个轮廓包围的多个不互相包含的轮廓是同一层级轮廓。例如在图中,0号轮廓层级比1号和第2号轮廓的层及都要高,2号轮廓包围着3号轮廓,因此2号轮廓的层级要高于3号轮廓。

OpenCV——轮廓检测与绘制_第1张图片

常用4个参数来描述不同层级之间的结构关系:同层下一个轮廓索引同层上一个轮廓索引下一层第一个子轮廓索引上层父轮廓索引

上图中0号轮廓没有同级轮廓和父轮廓需要用-1表示,其第一个子轮廓为1号轮廓,因此可以用描述该轮廓的结构。1号轮廓的下一个同级轮廓为2号轮廓但是没有上一个同级轮廓用-1表示,父轮廓为0号轮廓,第一个子轮廓为3号轮廓,因此可以用描述该轮廓结构。2号轮廓和3号轮廓同样可以用这样的方式构建结构关系描述子。图中不同轮廓之间的层级关系可以用图表示。
OpenCV——轮廓检测与绘制_第2张图片 

 在二值图像中检测图像中所有轮廓并生成不同轮廓结构关系描述子:

void findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
                              OutputArray hierarchy, int mode,
                              int method, Point offset = Point());
  • image:输入图像,数据类型为CV_8U的单通道灰度图像或者二值化图像。
  • contours:检测到的轮廓,每个轮廓中存放着像素的坐标。
  • hierarchy:轮廓结构关系描述向量。
  • mode:轮廓检测模式标志,可以选择的参数在表7-2给出。
  • method:轮廓逼近方法标志,可以选择的参数在表7-3给出。
  • offset:每个轮廓点移动的可选偏移量。这个参数主要用在从ROI图像中找出轮廓并基于整个图像分析轮廓的场景中。

该函数主要用于检测图像中的轮廓信息,并输出各个轮廓之间的结构信息。
函数的第一个参数是待检测轮廓的输入图像,从理论上讲检测图像轮廓需要是二值化图像,但是该函数会对非0像素视为1,0像素保持不变,因此该参数能够接受非二值化的灰度图像。由于该函数默认二值化操作不能保持图像主要的内容,因此常需要对图像进行预处理,利用threshold()函数或者adaptiveThreshold()函数根据需求进行二值化。
第二个参数用于存放检测到的轮廓,数据类型为vector,每个轮廓中存放着属于该轮廓的像素坐标。
函数的第三个参数用于存放各个轮廓之间的结构信息,数据类型为vector,数据的尺寸与检测到的轮廓数目相同,每个轮廓结构信息中第1个数据表示同层下一个轮廓索引、第2个数据表示同层上一个轮廓索引、第3个数据表示下一层第一个子轮廓索引、第4个数据表示上层父轮廓索引。
函数第四个参数是轮廓检测模式的标志,可以选择的参数及含义在表7-2给出。
函数第五个参数是选择轮廓逼近方法的标志,可以选择的参数及含义在表7-3给出。
函数最后一个参数是每个轮廓点移动的可选偏移量。这个函数主要用在从ROI图像中找出轮廓并基于整个图像分析轮廓的场景中。

OpenCV——轮廓检测与绘制_第3张图片

只需要检测图像的轮廓,并不关心轮廓之间的结构关系信息

void findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
                              int mode, int method, Point offset = Point());
  • image:输入图像,数据类型为CV_8U的单通道灰度图像或者二值化图像。
  • contours:检测到的轮廓,每个轮廓中存放着像素的坐标。
  • mode:轮廓检测模式标志,可以选择的参数在表7-2给出。
  • method:轮廓逼近方法标志,可以选择的参数在表7-3给出。
  • offset:每个轮廓点移动的可选偏移量。这个函数主要用在从ROI图像中找出轮廓并基于整个图像分析轮廓的场景中。

 绘制轮廓函数:

void drawContours( InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours,
                              int contourIdx, const Scalar& color,
                              int thickness = 1, int lineType = LINE_8,
                              InputArray hierarchy = noArray(),
                              int maxLevel = INT_MAX, Point offset = Point() );
  • image:绘制轮廓的目标图像。
  • contours:所有将要绘制的轮廓
  • contourIdx:要绘制的轮廓的数目,如果是负数,则绘制所有的轮廓。
  • color:绘制轮廓的颜色。
  • thickness:绘制轮廓的线条粗细,如果参数为负数,则绘制轮廓的内部,默认参数值为1.
  • lineType:边界线连接的类型,可以选择参数在表7-4给出,默认参数值为LINE_8。
  • hierarchy:可选的结构关系信息,默认值为noArray()。
  • maxLevel:表示用于绘制轮廓的最大等级,默认值为INT_MAX。
  • offset:可选的轮廓偏移参数,按指定的移动距离绘制所有的轮廓。

该函数用于绘制findContours()函数检测到的图像轮廓。
函数的第一个参数为绘制轮廓的图像,根据需求该参数可以是单通道的灰度图像或者三通道的彩色图像。
第二个参数是所有将要绘制的轮廓,数据类型为vector。
第三个参数是要绘制的轮廓数目,该参数的数值与第二个参数相对应,应小于所有轮廓的数目,如果该参数值为负数,则绘制所有的轮廓。
第四个参数是绘制轮廓的颜色,对于单通道的灰度图像用Scalar(x)赋值,对于三通道的彩色图像用Scalar(x,y,z)赋值。
第五个参数是边界线的连接类型,可以选择的参数在表7-4给出,默认参数值为LINE_8。
第六个参数是可选的结构关系信息,默认值为noArray()。
第七个参数表示绘制轮廓的最大等级,参数值如果为0,则仅绘制指定的轮廓;如果为1,则该函数绘制轮廓和所有嵌套轮廓;如果为2,则该函数绘制轮廓以及所有嵌套轮廓和所有嵌套到嵌套轮廓的轮廓,以此类推,默认值为INT_MAX。函数最后一个参数是可选的轮廓偏移参数,按指定的移动距离绘制所有的轮廓。

OpenCV——轮廓检测与绘制_第4张图片

简单示例

//
// Created by smallflyfly on 2021/6/22.
//

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include 

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    Mat im = imread("rice.jfif");
    resize(im, im, Size(0, 0), 0.5, 0.5);
    Mat gray;
    cvtColor(im, gray, CV_BGR2GRAY);

    Mat imBin;
    threshold(gray, imBin, 125, 255,THRESH_BINARY);

    vector> contours;
    findContours(imBin, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
    vector hierarchy;
    findContours(imBin, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);

    drawContours(im, contours, -1, Scalar(0, 0, 255));

    for (auto & i : hierarchy) {
        cout << i << endl;
    }

    imshow("im", im);

    waitKey(0);
    destroyAllWindows();

    return 0;

}

OpenCV——轮廓检测与绘制_第5张图片

你可能感兴趣的:(Opencv,opencv,轮廓检测及绘制)