OpenCV 轮廓

一、概述

       一个轮廓一般对应一系列的点，也就是图像中的一条曲线。表示方法可能根据不同情况而有所不同。有多种方法可以表示曲线。在OpenCV中一般用序列来存储轮廓的信息。序列中的每一个元素是曲线中一个点的位置。

       从哪里提取轮廓呢？我们一般可以从cvCanny( )函数得到的有边缘像素的图像，或者是从cvThreshold( )及cvAdaptiveThreshold( )得到的图像。

二、轮廓相关函数

1、轮廓的查找

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) );
image 
       输入的 8-比特、单通道图像. 非零元素被当成 1， 0 象素值保留为 0 - 从而图像被看成二值的。为了从灰度图像中得到这样的二值图像，可以使用 cvThreshold, cvAdaptiveThreshold 或 cvCanny. 本函数改变输入图像内容。
storage
      得到的轮廓的存储容器
first_contour 
      输出参数：包含第一个输出轮廓的指针
header_size 
      如果 method=CV_CHAIN_CODE，则序列头的大小 >=sizeof(CvChain)，否则 >=sizeof(CvContour) .
mode 
     提取模式.
CV_RETR_EXTERNAL - 只提取最外层的轮廓
CV_RETR_LIST - 提取所有轮廓，并且放置在 list 中
CV_RETR_CCOMP - 提取所有轮廓，并且将其组织为两层的 hierarchy: 顶层为连通域的外围边界，次层为洞的内层边界。
CV_RETR_TREE - 提取所有轮廓，并且重构嵌套轮廓的全部 hierarchy
method
     逼近方法 (对所有节点, 不包括使用内部逼近的 CV_RETR_RUNS).
CV_CHAIN_CODE - Freeman 链码的输出轮廓. 其它方法输出多边形(定点序列).
CV_CHAIN_APPROX_NONE - 将所有点由链码形式翻译(转化）为点序列形式
CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE - 压缩水平、垂直和对角分割，即函数只保留末端的象素点;
CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1,
CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS - 应用 Teh-Chin 链逼近算法. CV_LINK_RUNS - 通过连接为 1 的水平碎片使用完全不同的轮廓提取算法。仅有 CV_RETR_LIST 提取模式可以在本方法中应用.
offset 
       每一个轮廓点的偏移量. 当轮廓是从图像 ROI 中提取出来的时候，使用偏移量有用，因为可以从整个图像上下文来对轮廓做分析.
函数 cvFindContours 从二值图像中提取轮廓，并且返回提取轮廓的数目。指针 first_contour 的内容由函数填写。它包含第一个最外层轮廓的指针，如果指针为 NULL，则没有检测到轮廓（比如图像是全黑的）。其它轮廓可以从 first_contour 利用 h_next 和 v_next 链接访问到。 在 cvDrawContours 的样例显示如何使用轮廓来进行连通域的检测。轮廓也可以用来做形状分析和对象识别。

 

2、轮廓的绘制

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) );

img  用以绘制轮廓的图像。和其他绘图函数一样，边界图像被感兴趣区域（ROI）所剪切。

contour  指针指向第一个轮廓。

external_color  外层轮廓的颜色。

hole_color  内层轮廓的颜色。

max_level   绘制轮廓的最大等级。如果等级为0，绘制单独的轮廓。如果为1，绘制轮廓及在其后的相同的级别下轮廓。如果值为2，所有的轮廓。如果等级为2，绘制所有同级轮廓及所有低一级轮廓，诸此种种。如果值为负数，函数不绘制同级轮廓，但会升序绘制直到级别为abs(max_level)-1的子轮廓。

thickness 绘制轮廓时所使用的线条的粗细度。如果值为负(e.g. =CV_FILLED),绘制内层轮廓。

line_type 线条的类型。参考cvLine.

offset 按照给出的偏移量移动每一个轮廓点坐标.当轮廓是从某些感兴趣区域(ROI)中提取的然后需要在运算中考虑ROI偏移量时，将会用到这个参数。当thickness>=0,函数cvDrawContours在图像中绘制轮廓,或者当thickness<0时，填充轮廓所限制的区域。

 

3、轮廓的相关的一组处理

在使用cvFindContours( )函数中，是查找所有的轮廓。可以使用一组相关的函数替代它。如：

(1)初始化轮廓的扫描过程

CvContourScanner cvStartFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage,
                                                                    int header_size=sizeof(CvContour),
                                                                    int mode=CV_RETR_LIST,
                                                                    int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,
                                                                    CvPoint offset=cvPoint(0,0) );

(2)确定和提取图像的下一个轮廓，并且返回它的指针

CvSeq* cvFindNextContour( CvContourScanner scanner );

(3)替换提取的轮廓

void cvSubstituteContour( CvContourScanner scanner, CvSeq* new_contour );

(4)结束扫描过程

CvSeq* cvEndFindContours( CvContourScanner* scanner );

 

4、Freeman链码

      通过cvFindContours获得的轮廓一般情况下是一序列顶点的序列，另一种不同的表达是设置method参数为CV_CHAIN_CODE，然后生成轮廓。当选择CV_CHAIN_CODE 标志的时候，检测的轮廓通过Freeman链码的方式返回。在Freeman链码中，多边形被表示为一序列的位移，每一个位移有8个方向，这8个方向使用整数0到7表示。Freeman链码对于识别一些形状的物体很有帮助。在得到Freeman链码后，可以使用下面的三个函数进行处理。

(1)、初始化链读取

void cvStartReadChainPoints( CvChain* chain, CvChainPtReader* reader );
chain  链的指针
reader  链的读取状态
函数 cvStartReadChainPoints 初始化一个特殊的读取器。

 (2)、得到下一个链的点
CvPoint cvReadChainPoint( CvChainPtReader* reader );
reader  链的读取状态
函数 cvReadChainPoint 返回当前链的点，并且更新读取位置。

(3)、计算轮廓的 pair-wise 几何直方图

void cvCalcPGH( const CvSeq* contour, CvHistogram* hist );
contour
    输入轮廓，当前仅仅支持具有整数坐标的点集
hist
    计算出的直方图，必须是两维的。
    函数 cvCalcPGH 计算轮廓的 2D pair-wise 几何直方图 （2D pair-wise geometrical histogram ：PGH), 算法考虑的每一对轮廓边缘。计算每一对边缘之间的夹角以及最大最小距离。具体做法是，轮流考虑每一个边缘做为基准，函数循环遍历所有其他的边缘。在考虑基准边缘和其它边缘的时候，选择非基准线上的点到基准线上的最大和最小距离。边缘之间的角度定义了直方图的行，而在其中增加对应计算出来的最大和最小距离的所有直方块， (即直方图是 定义中的转置). 该直方图用来做轮廓匹配。

    PGH实际上是链码编码的直方图的一个扩展或延伸。CCH是一种直方图，用来统计一个轮廓的Freeman链码编码的每一种走法的数字。这种直方图有一些良好的性质。最显著的是，将物体旋转45度，那么新的直方图是老直方图的循环平移。这就提供了一个不被此类旋转影响的形状识别法。