【OpenCV入门指南】第五篇 轮廓检测 上

【OpenCV入门指南】第五篇 轮廓检测 上

《【OpenCV入门指南】第三篇Canny边缘检测》中介绍了边缘检测，本篇介绍轮廓检测，轮廓检测的原理通俗的说就是掏空内部点，比如原图中有3*3的矩形点。那么就可以将中间的那一点去掉。

       在OpenCV中使用轮廓检测是非常方便。直接使用cvFindContours函数就能完成对图像轮廓的检测。下面就来看看这个函数的用法。

《OpenCV入门指南》系列文章地址：http://blog.csdn.net/morewindows/article/category/863841

 

一．关键函数

1.1  cvFindContours

函数功能：对图像进行轮廓检测，这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息，并传出指向这条链表表头的指针。

函数原型：

int cvFindContours(

  CvArr* image,

  CvMemStorage* storage,

  CvSeq** first_contour, 　　

  int header_size=sizeof(CvContour),

  int mode=CV_RETR_LIST, 　　

  int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,

  CvPoint offset=cvPoint(0,0)

);

函数说明：

第一个参数表示输入图像，必须为一个8位的二值图像。图像的二值化请参见《【OpenCV入门指南】第四篇图像的二值化》。

 

第二参数表示存储轮廓的容器。为CvMemStorage类型，定义在OpenCV的\core\types_c.h中。

 

第三个参数为输出参数，这个参数将指向用来存储轮廓信息的链表表头。

 

第四个参数表示存储轮廓链表的表头大小，当第六个参数传入CV_CHAIN_CODE时，要设置成sizeof(CvChain)，其它情况统一设置成sizeof(CvContour)。

 

第五个参数为轮廓检测的模式，有如下取值：

CV_RETR_EXTERNAL：只检索最外面的轮廓；

　　CV_RETR_LIST：检索所有的轮廓，并将其保存到一条链表当中；

　　CV_RETR_CCOMP：检索所有的轮廓，并将他们组织为两层：顶层是各部分的外部边界，第二层是空洞的边界；

CV_RETR_TREE：检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次，可以参见下图。

第六个参数用来表示轮廓边缘的近似方法的，常用值如下所示：

CV_CHAIN_CODE：以Freeman链码的方式输出轮廓，所有其他方法输出多边形（顶点的序列）。

　　CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE：压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分。

 

第七个参数表示偏移量，比如你要从图像的（100, 0）开始进行轮廓检测，那么就传入（100, 0）。

 

使用cvFindContours函数能检测出图像的轮廓，将轮廓绘制出来则需要另一函数——cvDrawContours来配合了。下面介绍cvDrawContours函数。

 

1.2  cvDrawContours

函数功能：在图像上绘制外部和内部轮廓

函数原型：

void cvDrawContours(

  CvArr *img,

  CvSeq* contour,

  CvScalar external_color,

  CvScalar hole_color,

  int max_level,

  int thickness=1,

  int line_type=8,

  CvPoint offset=cvPoint(0,0)

);

第一个参数表示输入图像，函数将在这张图像上绘制轮廓。

第二个参数表示指向轮廓链表的指针。

第三个参数和第四个参数表示颜色，绘制时会根据轮廓的层次来交替使用这二种颜色。

第五个参数表示绘制轮廓的最大层数，如果是0，只绘制contour；如果是1，追加绘制和contour同层的所有轮廓；如果是2，追加绘制比contour低一层的轮廓，以此类推；如果值是负值，则函数并不绘制contour后的轮廓，但是将画出其子轮廓，一直到abs(max_level) - 1层。

第六个参数表示轮廓线的宽度，如果为CV_FILLED则会填充轮廓内部。

第七个参数表示轮廓线的类型。

第八个参数表示偏移量，如果传入（10，20），那绘制将从图像的（10，20）处开始。

 

二．示例程序代码

下面用一个非常简单的例子展示如何使用轮廓检测。

//图像的轮廓检测上
//By MoreWindows (http://blog.csdn.net/MoreWindows)
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
#pragma comment(linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"")
int main( int argc, char** argv )
{	
	const char *pstrWindowsSrcTitle = "原图(http://blog.csdn.net/MoreWindows)";
	const char *pstrWindowsOutLineTitle = "轮廓图(http://blog.csdn.net/MoreWindows)";
	
	const int IMAGE_WIDTH = 400;
	const int IMAGE_HEIGHT = 200;

	// 创建图像
	IplImage *pSrcImage = cvCreateImage(cvSize(IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT), IPL_DEPTH_8U, 3);
	// 填充成白色
	cvRectangle(pSrcImage, cvPoint(0, 0), cvPoint(pSrcImage->width, pSrcImage->height), CV_RGB(255, 255, 255), CV_FILLED);
	// 画圆
	CvPoint ptCircleCenter = cvPoint(IMAGE_WIDTH / 4, IMAGE_HEIGHT / 2);
	int nRadius = 80;
	cvCircle(pSrcImage, ptCircleCenter, nRadius, CV_RGB(255, 255, 0), CV_FILLED);
	ptCircleCenter = cvPoint(IMAGE_WIDTH / 4, IMAGE_HEIGHT / 2);
	nRadius = 30;
	cvCircle(pSrcImage, ptCircleCenter, nRadius, CV_RGB(255, 255, 255), CV_FILLED);
	// 画矩形
	CvPoint ptLeftTop = cvPoint(IMAGE_WIDTH / 2 + 20, 20);
	CvPoint ptRightBottom = cvPoint(IMAGE_WIDTH - 20, IMAGE_HEIGHT - 20);
	cvRectangle(pSrcImage, ptLeftTop, ptRightBottom, CV_RGB(0, 255, 255), CV_FILLED);
	ptLeftTop = cvPoint(IMAGE_WIDTH / 2 + 60, 40);
	ptRightBottom = cvPoint(IMAGE_WIDTH - 60, IMAGE_HEIGHT - 40);
	cvRectangle(pSrcImage, ptLeftTop, ptRightBottom, CV_RGB(255, 255, 255), CV_FILLED);
	// 显示原图
	cvNamedWindow(pstrWindowsSrcTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	cvShowImage(pstrWindowsSrcTitle, pSrcImage);


	// 转为灰度图
	IplImage *pGrayImage =  cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
	cvCvtColor(pSrcImage, pGrayImage, CV_BGR2GRAY);
	// 转为二值图
	IplImage *pBinaryImage = cvCreateImage(cvGetSize(pGrayImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
	cvThreshold(pGrayImage, pBinaryImage, 250, 255, CV_THRESH_BINARY);


	// 检索轮廓并返回检测到的轮廓的个数
	CvMemStorage *pcvMStorage = cvCreateMemStorage();
	CvSeq *pcvSeq = NULL;
	cvFindContours(pBinaryImage, pcvMStorage, &pcvSeq, sizeof(CvContour), CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0, 0));
	
	// 画轮廓图
	IplImage *pOutlineImage = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 3);
	int nLevels = 5;
	// 填充成白色
	cvRectangle(pOutlineImage, cvPoint(0, 0), cvPoint(pOutlineImage->width, pOutlineImage->height), CV_RGB(255, 255, 255), CV_FILLED);
	cvDrawContours(pOutlineImage, pcvSeq, CV_RGB(255,0,0), CV_RGB(0,255,0), nLevels, 2);
	// 显示轮廓图
	cvNamedWindow(pstrWindowsOutLineTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	cvShowImage(pstrWindowsOutLineTitle, pOutlineImage);


	cvWaitKey(0);

	cvReleaseMemStorage(&pcvMStorage);

	cvDestroyWindow(pstrWindowsSrcTitle);
	cvDestroyWindow(pstrWindowsOutLineTitle);
	cvReleaseImage(&pSrcImage);
	cvReleaseImage(&pGrayImage);
	cvReleaseImage(&pBinaryImage);
	cvReleaseImage(&pOutlineImage);
	return 0;
}

运行结果如下图所示：

由图可以看出，轮廓线已经按层次交替的绘制成功了，读者可以修改程序中的cvDrawContours中的nLevels参数，看看图形会有什么变化。

 

下一篇《【OpenCV入门指南】第六篇轮廓检测下》将对一个复杂的图像进行轮廓检测，以便大家更好的观察出轮廓检测的特点。

 

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