OpenCV轮廓检测与绘制 OpenCV实现轮廓检测与绘制

时间:2021-06-23 我有一個夢想人气:0

想了解OpenCV实现轮廓检测与绘制的相关内容吗，我有一個夢想在本文为您仔细讲解OpenCV轮廓检测与绘制的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：OpenCV轮廓检测,OpenCV轮廓绘制,OpenCV轮廓检测绘制，下面大家一起来学习吧。

图像的轮廓不仅能够提供物体的边缘，而且还能提供物体边缘之间的层次关系以及拓扑关系。

带有结构关系的边缘检测，这种结构关系可以表明图像中连通域或者某些区域之间的关系。

图为一个具有4个不连通边缘的二值化图像，由外到内依次为0号、1号、2号、3号条边缘。为了描述不同轮廓之间的结构关系，定义由外到内的轮廓级别越来越低，也就是高一层级的轮廓包围着较低层级的轮廓，被同一个轮廓包围的多个不互相包含的轮廓是同一层级轮廓。例如在图中，0号轮廓层级比1号和第2号轮廓的层及都要高，2号轮廓包围着3号轮廓，因此2号轮廓的层级要高于3号轮廓。

常用4个参数来描述不同层级之间的结构关系：同层下一个轮廓索引、同层上一个轮廓索引、下一层第一个子轮廓索引和上层父轮廓索引。

上图中0号轮廓没有同级轮廓和父轮廓需要用-1表示，其第一个子轮廓为1号轮廓，因此可以用描述该轮廓的结构。1号轮廓的下一个同级轮廓为2号轮廓但是没有上一个同级轮廓用-1表示，父轮廓为0号轮廓，第一个子轮廓为3号轮廓，因此可以用描述该轮廓结构。2号轮廓和3号轮廓同样可以用这样的方式构建结构关系描述子。图中不同轮廓之间的层级关系可以用图表示。

在二值图像中检测图像中所有轮廓并生成不同轮廓结构关系描述子：

void findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
                              OutputArray hierarchy, int mode,
                              int method, Point offset = Point());

image：输入图像，数据类型为CV_8U的单通道灰度图像或者二值化图像。
contours：检测到的轮廓，每个轮廓中存放着像素的坐标。
hierarchy：轮廓结构关系描述向量。
mode：轮廓检测模式标志，可以选择的参数在表7-2给出。
method：轮廓逼近方法标志，可以选择的参数在表7-3给出。
offset：每个轮廓点移动的可选偏移量。这个参数主要用在从ROI图像中找出轮廓并基于整个图像分析轮廓的场景中。

该函数主要用于检测图像中的轮廓信息，并输出各个轮廓之间的结构信息。

函数的第一个参数是待检测轮廓的输入图像，从理论上讲检测图像轮廓需要是二值化图像，但是该函数会对非0像素视为1，0像素保持不变，因此该参数能够接受非二值化的灰度图像。由于该函数默认二值化操作不能保持图像主要的内容，因此常需要对图像进行预处理，利用threshold()函数或者adaptiveThreshold()函数根据需求进行二值化。

第二个参数用于存放检测到的轮廓，数据类型为vector，每个轮廓中存放着属于该轮廓的像素坐标。
函数的第三个参数用于存放各个轮廓之间的结构信息，数据类型为vector，数据的尺寸与检测到的轮廓数目相同，每个轮廓结构信息中第1个数据表示同层下一个轮廓索引、第2个数据表示同层上一个轮廓索引、第3个数据表示下一层第一个子轮廓索引、第4个数据表示上层父轮廓索引。

函数第四个参数是轮廓检测模式的标志，可以选择的参数及含义在表7-2给出。
函数第五个参数是选择轮廓逼近方法的标志，可以选择的参数及含义在表7-3给出。
函数最后一个参数是每个轮廓点移动的可选偏移量。这个函数主要用在从ROI图像中找出轮廓并基于整个图像分析轮廓的场景中。

只需要检测图像的轮廓，并不关心轮廓之间的结构关系信息

void findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
                              int mode, int method, Point offset = Point());

image：输入图像，数据类型为CV_8U的单通道灰度图像或者二值化图像。
contours：检测到的轮廓，每个轮廓中存放着像素的坐标。
mode：轮廓检测模式标志，可以选择的参数在表7-2给出。
method：轮廓逼近方法标志，可以选择的参数在表7-3给出。
offset：每个轮廓点移动的可选偏移量。这个函数主要用在从ROI图像中找出轮廓并基于整个图像分析轮廓的场景中。

绘制轮廓函数：

void drawContours( InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours,
                              int contourIdx, const Scalar& color,
                              int thickness = 1, int lineType = LINE_8,
                              InputArray hierarchy = noArray(),
                              int maxLevel = INT_MAX, Point offset = Point() );

image：绘制轮廓的目标图像。
contours：所有将要绘制的轮廓
contourIdx：要绘制的轮廓的数目，如果是负数，则绘制所有的轮廓。
color：绘制轮廓的颜色。
thickness：绘制轮廓的线条粗细，如果参数为负数，则绘制轮廓的内部，默认参数值为1.
lineType：边界线连接的类型，可以选择参数在表7-4给出，默认参数值为LINE_8。
hierarchy：可选的结构关系信息，默认值为noArray()。
maxLevel：表示用于绘制轮廓的最大等级，默认值为INT_MAX。
offset：可选的轮廓偏移参数，按指定的移动距离绘制所有的轮廓。

该函数用于绘制findContours()函数检测到的图像轮廓。
函数的第一个参数为绘制轮廓的图像，根据需求该参数可以是单通道的灰度图像或者三通道的彩色图像。
第二个参数是所有将要绘制的轮廓，数据类型为vector。
第三个参数是要绘制的轮廓数目，该参数的数值与第二个参数相对应，应小于所有轮廓的数目，如果该参数值为负数，则绘制所有的轮廓。
第四个参数是绘制轮廓的颜色，对于单通道的灰度图像用Scalar(x)赋值，对于三通道的彩色图像用Scalar(x,y,z)赋值。
第五个参数是边界线的连接类型，可以选择的参数在表7-4给出，默认参数值为LINE_8。
第六个参数是可选的结构关系信息，默认值为noArray()。
第七个参数表示绘制轮廓的最大等级，参数值如果为0，则仅绘制指定的轮廓；如果为1，则该函数绘制轮廓和所有嵌套轮廓；如果为2，则该函数绘制轮廓以及所有嵌套轮廓和所有嵌套到嵌套轮廓的轮廓，以此类推，默认值为INT_MAX。函数最后一个参数是可选的轮廓偏移参数，按指定的移动距离绘制所有的轮廓。

简单示例

//
// Created by smallflyfly on 2021/6/22.
//
 
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main() {
    Mat im = imread("rice.jfif");
    resize(im, im, Size(0, 0), 0.5, 0.5);
    Mat gray;
    cvtColor(im, gray, CV_BGR2GRAY);
 
    Mat imBin;
    threshold(gray, imBin, 125, 255,THRESH_BINARY);
 
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(imBin, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
    vector<Vec4i> hierarchy;
    findContours(imBin, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
 
    drawContours(im, contours, -1, Scalar(0, 0, 255));
 
    for (auto & i : hierarchy) {
        cout << i << endl;
    }
 
    imshow("im", im);
 
    waitKey(0);
    destroyAllWindows();
 
    return 0;
 
}

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