第一个问题:
问题:假如我有如下一张图,我要把边上两个小点去除,又要保留大轮廓内部的空洞,怎么办?
Fig 1.1
函数原型:
C++: void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset=Point()) C++: void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, int mode, int method, Point offset=Point())这两个重载函数只有一个hierarchy的差别。说明如下:
测试: 用以下代码测试一下 contours 和 hierarchy 是怎么对轮廓进行标号的?选择mode = CV_RETR_CCOMP 双层结构。
#include <opencv2\opencv.hpp> #include <time.h> using namespace std; using namespace cv; //测试findContours,drawContours函数用法 bool verify(vector<Point> input, int min, int max); int main() { Mat src = imread("test.bmp", 1); Mat dst = Mat::zeros(src.size(), src.type()); //cout<<src.channels(); //画图软件生成3通道图 Mat gray; cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY); Mat thre; threshold(gray, thre, 127, 255, CV_THRESH_BINARY ); //thre = gray > 1; //这种写法可以替代上面那一句 imshow("thre", thre); imwrite("thre.bmp", thre); vector< vector<Point> > contours; vector<Vec4i> hierarchy; findContours(thre, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); //计算每个轮廓的面积 float temp = 0; for(int i=0; i<contours.size(); ++i) { temp = fabs(contourArea(contours[i])); cout<<"i="<<i<<" area="<<temp<<endl; } //我要把单独的小轮廓去掉,而保留大轮廓内部的孔洞 int idx = 0; for( ; idx >=0; idx = hierarchy[idx][0]) { if(verify(contours[idx], 200, 90000)) { Scalar color( rand()&255, rand()&255, rand()&255); drawContours(dst, contours, idx, color, CV_FILLED, 8, hierarchy); } } imshow("dst",dst); imwrite("dst.bmp", dst); while( 1 ) { int key = waitKey(0); //获取键盘按键 if( (key & 255) == 27 ) //判断ESC是否按下,若按下便退出 { cout << "程序退出...........\n"; break; } } return 0; } bool verify(vector<Point> input, int min, int max) { float area = fabs(contourArea(input)); if((area>min) & (area<max)) return true; else return false; }
结果图:
分析:
contours 有6个,hierarchy 也有6个,对应测试图中总共6个内外轮廓。
hierarchy[i] 表示第 i 个轮廓,有四个值 hierarchy[i][0], hierarchy[i][1], hierarchy[i][2], hierarchy[i][3], 分别对应next, previous, first child, paraent. 它们的值是轮廓编号,如果没有响应的轮廓则等于-1. 从局部变量里面查看,这些值是这样子的:
0: | 2 | -1 | 1 | -1 |
1: | -1 | -1 | -1 | 0 |
2: | 4 | 0 | 3 | -1 |
3: | -1 | -1 | -1 | 2 |
4: | 5 | 2 | -1 | -1 |
5: | -1 | 4 | -1 | -1 |
因此推测出轮廓序号是这样子的:
如果我把 mode 改成 CV_RETR_LIST, 单层轮廓。
代码和测试结果图:
findContours(thre, contours, hierarchy, CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
for(int i=0; i<contours.size(); ++i) { if(verify(contours[i], 200, 90000)) { Scalar color( rand()&255, rand()&255, rand()&255); drawContours(dst, contours, i, color, CV_FILLED, 8, hierarchy); } }
Fig 1.4
果真就把内部轮廓也一起填充了。
轮廓重新排列,根据面积和 hierarchy 的值确定轮廓是这样排序的:
先排内部轮廓,再排外部轮廓(可能是随机的)。
Fig 1.5
第二个问题:contours.erase() 函数怎么用
把上面的代码该成:
int idx = 0; for( ; idx >=0; idx = hierarchy[idx][0]) { if(verify(contours[idx], 0, 200)) { contours.erase(contours.begin() + idx); } }这样用会报错,当idx = 5 时, 已经不存在 contours[5]; 因为执行 contours.erase() 之后,该 contour 会被清除,后面的 contour 会补位,contours.size()的值变小了。也就是,contours 和 hierarchy 的序号不同步了。
只用contours 序号不会错, 但是我又想要实现最开始给出的那个功能,就要用到hierarchy的信息。怎么办呢?
暂时没有找出办法。
第三个问题:轮廓面积计算结果和像素点总数的关系
findContours() 提取轮廓, contourArea() 计算面积,得到的结果跟我数像素点个数是不一样的。
测试图:
Fig 3.1
测试代码和结果:
findContours(thre, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); //计算每个轮廓的面积 float temp = 0; for(int i=0; i<contours.size(); ++i) { temp = fabs(contourArea(contours[i])); cout<<"i="<<i<<" Contour_Area="<<temp<<endl; } //直接计算面积 float temp1 = countNonZero(thre); cout<<"NonZero="<<temp1<<endl;
Fig 3.2
只有一个轮廓,通过提取轮廓再求轮廓内部面积得到100, 直接数连通域像素点个数得到121。差别还是很大的。多次试验发现,该算法是取连通域边界像素中心点,连接起来,成为一个轮廓。测试图中的正方形边长为11个像素点,Contour_Area = 10*10=100; NonZero = 11*11 = 121. 示意图如下:
因此,countArea() 函数算出来的轮廓面积常常出现 “0“值就可以理解了,比如有的轮廓厚度只有两像素,都是边缘线,那计算出来的厚度就等于0;
第四个问题:findContours() method 参数的影响
method = CV_CHAIN_APPROX_NONE 存储所有的轮廓点,也就是任意两个相邻的轮廓点8领域相连。存储的轮廓点都是紧挨着的,不会跳过。
method = CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩水平、垂直或斜对角方向的片段,连接两个端点,只存储两个端点像素点。比如矩形,只存储四个点。
测试图片:
Fig 4.1
Fig 4.2
两种method的计算结果竟然相同。只是contours[i] 里面存储的点数不一样。边界点存储的少了难道不会丢失信息吗?drawContours 画出来的边界是否完全一样?
Fig 4.3
放大了看边界也是一样的,计算了两者面积也是一样的。
既然这样,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE 还可以减少存储,CV_CHAIN_APPROX_NONE 用在哪里呢?
第五个问题:findContours() 提取轮廓 drawContours() 再画出轮廓,面积和原来的会不会变化?
仍用图4.1做测试,结果:
第六个问题:计算外轮廓面积是环形面积吗?会把内轮廓一块算上吗?
测试图:
Fig 6.1
图中的两个大圆是一样的。
findContours(thre, contours, hierarchy, CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
findContours(thre, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
如果我想得到环形的面积,要用外轮廓-内轮廓。
好了,实验到这里。下一步可以去看 contours.cpp 源码。手册上面说了,主要算法叫“ Suzuki85” (铃木算法?)。