Opencv实现边缘检测与轮廓发现及绘制轮廓方法详解

时间:2022-12-14 以后的事，以后再说人气:0

简介

Opencv边缘检测、轮廓发现、绘制轮廓

提取图像轮廓的2个步骤

1、 findContours函数找轮廓，

2、 drawContours函数画轮廓

轮廓的查找

cv::findContours()

函数cv::findContour是从二值图像中来计算轮廓的，它可以使用cv::Canny()函数处理的图像，因为这样的图像含有边缘像素；也可以使用cv::threshold()或者cv::adaptiveThreshold()处理后的图像，其边缘隐含在正负区域的交界处。

轮廓的层级结构

下图所示了cv::findCountour()的基本功能，图的上部是一幅测试图像，其背景为白色，并含有数个彩色的的区域（标签A到E）。图中也绘制出了由cv::findContours()所确定的轮廓。这些轮廓被标记为cX或hX,其中c代表“contour(轮廓)”，h代表“洞（hole）”,而X是一些数字。有些轮廓使用虚线表示的，他们表示白色区域（即非零区域）的外部边界。OpenCV和cv::findContour()对这些外部边界和图中的点线，即内部边界或者是洞的外部边界，进行区分的。

如图的下半部分，OpenCV可以将找到的轮廓组织成轮廓树，表示其轮廓结构的包围关系。对于测试图像中的轮廓，我们将根节点处的轮廓称为c0，而“洞”h00和h01是其子节点。反过来这些子节点又会包含新的子节点以此类推。

表示这种树的方式有很多种，OpenCV中使用数组（尤其是vectors）来表示这种树，其中数组中的每个条目都代表一个特定的轮廓，每个条目包含一个由4个整数组成的集合（通常表示为cv :: Vec4i类型的元素，就像四通道数组中的条目一样）。对于每个节点来说，四个元素所表示的含义分别如下：0号元素表示下一个轮廓（同一层级）；1号元素表示前一个轮廓（同一层级）；2号元素表示第一个子轮廓（下一层级）；3号元素表示父轮廓（上一层级）

drawContours函数的作用

主要用于画出图像的轮廓

函数的调用形式

void drawContours(InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, InputArray hierarchy=noArray(), int maxLevel=INT_MAX, Point offset=Point() )

函数参数详解：

其中第一个参数image表示目标图像，

第二个参数contours表示输入的轮廓组，每一组轮廓由点vector构成，

第三个参数contourIdx指明画第几个轮廓，如果该参数为负值，则画全部轮廓，

第四个参数color为轮廓的颜色，

第五个参数thickness为轮廓的线宽，如果为负值或CV_FILLED表示填充轮廓内部，

第六个参数lineType为线型，

第七个参数为轮廓结构信息，

第八个参数为maxLevel

代码演示

/*
* 轮廓发现
* 1：输入图像转为灰度图像
* 2使用Canny进行边缘提取，得到二值图像
* 3使用findContours寻找轮廓
* 4使用drawContours绘制轮廓
* 
*/
#include <opencv.hpp>
#include<iostream>
#include <string>
#include<conio.h>
#include<time.h>
using namespace std;
using namespace cv;
Mat src, dst;
const char* output_win = "findcontours demo";
int threshold_value = 100;
int threshold_max = 255;
RNG rng;
void Demo_Contours(int, void*);
int main()
{
	src = imread("E:\\Users\\opencvCoder\\image\\niu.jpg");
	if (src.empty())
	{
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}
	imshow("input_image", src);
	namedWindow("input_image", 0);
	namedWindow(output_win, 1);
	cvtColor(src, src, COLOR_BGR2GRAY);
	imshow("gray_image", src);
	const char* trackbar_title = "Threshold Value";
	createTrackbar(trackbar_title, output_win, &threshold_value, threshold_max, Demo_Contours);
	Demo_Contours(0, 0);
	waitKey(0);
	return 0;
}
void Demo_Contours(int, void*)
{
	Mat canny_output;
	vector<vector<Point>>contours;
	vector<Vec4i>hierachy;
	/*
	*Canny边缘检测的步骤：
	*1、去噪。噪声会影响边缘检测的准确性，因此首先要将噪声过滤掉。
	*2、计算梯度大小和方向。
	*3、非极大值抑制。就是适当的让边缘'变瘦'。
	*4、确定边缘。使用双阈值法确定最终的边缘信息。
	*/
	Canny(src, canny_output, threshold_value, threshold_value * 2, 3, false);
	findContours(canny_output, contours, hierachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));
	dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);
	RNG rng(12345);
	for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
	{
		Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));
		drawContours(dst, contours, i, color,2, 8, hierachy, 0, Point(0, 0));
	}
	imshow(output_win, dst);
	//canny_output 为图像掩码，将非零值复制给dst
	src.copyTo(dst, canny_output);
	//图像取反输出
	//imshow(output_win, ~dst);
	//正常输出
	imshow("mask image", dst);
}

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