opencv c++学习八（轮廓检测 人脸检测）

1.一些数据结构的解释

vector> contours;

vector里放了一个vector容器，子容器里放了点Point

vector< Vec4i > hierarchy；

vector里放置了四个int类型的变量

vector

像素width * height   from  位置(x*y)

参考：

OpenCV轮廓vectorvector，vector，vector，vector_Ahuuua的博客-CSDN博客

opencv 常用的数据类型(vector、contours的解释)_one-rabbit的博客-CSDN博客_contours的数据类型为

2.findContours函数

函数原型：

findContours(   InputOutputArray image,

                        OutputArrayOfArrays contours,

                        OutputArray hierarchy, int mode,

                         int method, Point offset=Point());

参数解释： 

第一个参数：image:输入图像，图像必须为8-bit单通道图像。
第二个参数：contours:检测到的轮廓，每个轮廓都是以点向量的形式进行存储即使用point类型的vector表示，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。

第三个参数：hierarchy:可选的输出向量(std::vector)，包含了图像的拓扑信息，

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。

第四个参数：int型的mode，定义轮廓的检索模式：

           取值一：CV_RETR_EXTERNAL只检测最外围轮廓，包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略

           取值二：CV_RETR_LIST   检测所有的轮廓，包括内围、外围轮廓，但是检测到的轮廓不建立等级关系，彼此之间独立，没有等级关系，这就意味着这个检索模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓，所以hierarchy向量内所有元素的第3、第4个分量都会被置为-1，具体下文会讲到

           取值三：CV_RETR_CCOMP  检测所有的轮廓，但所有轮廓只建立两个等级关系，外围为顶层，若外围内的内围轮廓还包含了其他的轮廓信息，则内围内的所有轮廓均归属于顶层

           取值四：CV_RETR_TREE， 检测所有轮廓，所有轮廓建立一个等级树结构。外层轮廓包含内层轮廓，内层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。

第五个参数：int型的method，定义轮廓的近似方法：

           取值一：CV_CHAIN_APPROX_NONE 保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内

           取值二：CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE 仅保存轮廓的拐点信息，把所有轮廓拐点处的点保存入contours向量内，拐点与拐点之间直线段上的信息点不予保留

           取值三和四：CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法

 参考：

findContours函数参数详解_牧野的博客-CSDN博客_findcontours函数

参考：

计算机视觉 OpenCV【七：应用之形状与轮廓检测】_Kukeoo的博客-CSDN博客

3.人脸检测

参考：

计算机视觉 OpenCV【八：应用之人脸识别】_Kukeoo的博客-CSDN博客_计算机视觉在人脸识别的应用