opencv contours的问题

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?

opencv contours的问题_第1张图片

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:

opencv contours的问题_第2张图片

opencv contours的问题_第3张图片

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:

opencv contours的问题_第4张图片
Fig 1.2
我计算了每个轮廓的面积, 判断面积在指定范围内就把该轮廓画出来。在查找轮廓的时候,我只查找 hierarchy[i][0],就是不去处理子轮廓。 发现已经达到要求了。

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
计算每个轮廓的面积:

opencv contours的问题_第5张图片

因此推测出轮廓序号是这样子的:

Fig 1.3
这里面关键的一点是:填充序号为0和2的轮廓的时候,CV_FILLED, 并没有把内轮廓也填充掉,而是填充了环形区域!


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);		
		}		
	}

 opencv contours的问题_第6张图片

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)。

opencv contours的问题_第7张图片

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:

opencv contours的问题_第8张图片

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:

opencv contours的问题_第9张图片

Fig 3.3
如果提取轮廓再算面积是 3*3=9; 而连通域像素点个数是4*4=16;

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

           opencv contours的问题_第10张图片    

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?

opencv contours的问题_第11张图片

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:

opencv contours的问题_第12张图片

Fig 5.1
上面三行 contourArea() 算出的三个连通域的面积,sun_area 是三个值的和;(和第一个问题结果一样,该面积小于连通域像素点个数)。
src_area 是原图像连通域像素点个数; dst_area 是经过提取轮廓再画出轮廓后计算出的连通域面积,两者是一样的。
说明连着用这两个函数不会改变原来的形状,相当于复制了一遍。


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);

虽然排序不同,但是不同参数下的面积是一样的,说明计算外轮廓包围面积的时候是实心的,不会把内轮廓抠掉。

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?)。



 




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