在OpenCV中,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的情况有所不同,在OpenCV中,一般用序列来存储轮廓信息,序列中的每一个元素是曲线中一个点的位置。虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素,但是它并没有将轮廓作为一个整体.
轮廓查找
CVAPI(int) cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, int header_size CV_DEFAULT(sizeof(CvContour)), int mode CV_DEFAULT(CV_RETR_LIST), int method CV_DEFAULT(CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE), CvPoint offset CV_DEFAULT(cvPoint(0,0)));
函数cvFindContours从二值图像中检索轮廓,并返回检测到的轮廓的个数。first_contour的值由函数填充返回,它的值将为第一个外轮廓的指针,当没有轮廓被检测到时为NULL。其它轮廓可以使用h_next和v_next连接,从first_contour到达。
imagestorage
first_contour
输出参数,用于存储指向第一个外接轮廓。
header_size
header序列的尺寸.如果选择method = CV_CHAIN_CODE, 则header_size >= sizeof(CvChain);其他,则
header_size >= sizeof(CvContour)。
mode
检索模式,可取值如下:
CV_RETR_EXTERNAL:只检索最外面的轮廓;
CV_RETR_LIST:检索所有的轮廓,并将其放入list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。
CVAPI(void) cvDrawContours( CvArr *img, CvSeq* contour, CvScalar external_color, CvScalar hole_color, int max_level, int thickness CV_DEFAULT(1), int line_type CV_DEFAULT(8), CvPoint offset CV_DEFAULT(cvPoint(0,0)));
#include "cv.h" #include "highgui.h" IplImage *g_image=NULL; IplImage *g_gray=NULL; int g_thresh=100; CvMemStorage *g_storage=NULL; void on_trackbar(int ) { if(g_storage==NULL) { g_gray=cvCreateImage(cvGetSize(g_image),8,1); g_storage=cvCreateMemStorage(0); } else { cvClearMemStorage(g_storage); } CvSeq*contours=0; cvCvtColor(g_image,g_gray,CV_BGR2GRAY); cvThreshold(g_gray,g_gray,g_thresh,255,CV_THRESH_BINARY); cvFindContours(g_gray,g_storage,&contours); if(contours) { cvDrawContours(g_gray,contours,cvScalarAll(255),cvScalarAll(255),100); } cvShowImage("Contours",g_gray); } int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { g_image=cvLoadImage("1.jpg"); cvNamedWindow("Orange",1); cvShowImage("Orange",g_image); cvNamedWindow("Contours",1); cvCreateTrackbar("Threshold","Contours",&g_thresh,10,&on_trackbar); on_trackbar(0); cvWaitKey(); return 0; }