《opencv学习笔记》-- 查找并绘制轮廓

轮廓一般对应一系列点包围了一个区域（也就是图像中一条曲线），它将一些列边界包围起来，形成的一个区域。

      先通过滤波、阈值化的操作，然后寻找轮廓，定位到识别的物体的区域，这样可以将区域标记出来。

findContours()     函数从二值图像中查找轮廓。

void findContours(InputoutputArray image, outputArrayofArrays contours,
                  OutputArray hierarchy, int mode, int method, 
                  Point offset = Point())

参数1，InputArray类型的 image，源图像，填Mat类的对象，且需为8位单通道图像。

             图像的非零像素被视为1，0像素值被保留为0，所以图像为二进制。

             可以使用compare()、inrange()、threshold()、adaptivethreshold()、canny()等函数

             由灰度图或彩色图创建二进制图像。此函数会在提取图像轮廓的同时修改图像的内容

参数2，OutputArrayOfArrays类型的contours、检测到的轮廓。

              每个轮廓存储为一个点向量，即用point类型的vector表示。

参数3，OutputArray类型的 hierarchy，可选的输出向量，包含图像的拓扑信息。

             作为轮廓数量的表示，包含了许多元素。每个轮廓contours[ i ]对应4个hierarchy

            元素hierarchy[ i ][ 0 ]~hierarchy[ i ][ 3 ]，分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓

            、内嵌轮廓的索引编号。如果没有对应项，对应的hierarchy[i]值设置为负数。

参数4，int类型的mode，轮廓检索模式，取值如下所示：

序号	枚举	值	描述
1	RETR_EXTERNAL	0	仅检索最外层轮廓。对所有轮廓，设置hierarchy[ i ][ 2 ]=hierarchy[ i ][ 3 ] = -1
2	RETR_LIST	1	检索所有轮廓，而不建立任何层次关系
3	RETR_CCOMP	2	检索所有轮廓并将其组织为两级层次结构。在顶端级别，组件有外部边界。在第二层，有洞的边界。如果在连接组件的孔内有另一个轮廓，则仍然被放在最高层。
4	RETR_TREE	3	检索所有轮廓并重建嵌套轮廓的完整层次结构
5	RETR_FLOODFILL	4	输入图像应该是连接的组件或填充功能的结果

参数5，int类型的method，为轮廓的近似办法，取值如下所示：

序号	枚举	值	描述
1	CHAIN_APPROX_NONE	0	获取每个轮廓的每个像素。相邻两个点的像素位置差不超过1。也就是说，任何2个后续点（x1，y1）和轮廓的（x2，y2）将是水平、垂直或对角线邻接，即，max( abs(x1 - x2 )，abs(y2 - y1)) == 1。
2	CHAIN_APPROX_SIMPLE	1	压缩水平、垂直和对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标。
3	CHAIN_APPROX_TC89_L1	2	应用TehChin89近似算法的一种风格
4	CHAIN_APPROX_TC89_KCOS	3	应用TehChin89近似算法的一种风格

参数6，Point类型的 offset，每个轮廓点的可选偏移量，默认值Point()。

             对 ROI图像中找出的轮廓，并要在整个图像中进行分析时，这个参数便可使用上。

vector> contours;
findContours (image,
              contours,            //轮廓效组
              RETR_EXTERNAL,       //获取外轮廓
              CHAIN_APPROX_NONE);  //获取每个轮廓的每个像素

绘制轮廓：drawContours()    在图像中绘制外部或者内部轮廓

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())

参数1，InputArray类型的image，目标图像，填Mat类的对象。

参数2，InputArrayOfArrays类型的contours，所有的输入轮廓。

             每个轮廓存储为一个点向量，即用point类型的vector表示。

参数3，int类型的contourIdx，轮廓绘制的指示变量。如果其为负值，则绘制所有轮廓。

参数4，const Scalar&类型的color，轮廓的颜色。

参数5，int thickness，轮廓线条的粗细度，有默认值1。

             如果为负值（如thickness= cv_filled)，便会绘制在轮廓的内部。可选为FILLED宏。

参数6，int类型的lineType，线条的类型，默认值8。取值类型：

序号	枚举	值	描述
1	8 (默认值)	0	8连通线型
2	4	1	4连通线型
3	LINE_AA（opencv2为CV_AA）	2	抗锯齿线型

参数7，InputArray类型的 hierarchy，可选的层次结构信息，默认值noArray()。

参数8，int类型的maxLevel，表示用于绘制轮廓的最大等级，默认值INT_MAX。

参数9，Point类型的 offset，可选的轮廓偏移参数，用指定的偏移量offset= (dx，dy）偏移

             需要绘制的轮廓，默认值 Point()。

                                  

//载入原始图，且必须以二值图模式载入
Mat srcImage = imread("E:\\img\\logo6.png", 0);
//初始化结果图
Mat dstImage = Mat::zeros(srcImage.rows, srcImage.cols, CV_8UC3);
imshow("srcImage", srcImage);
//srcImage取大于阈值119的那部分
srcImage = srcImage > 119;
imshow("取阈值后的原始图", srcImage);
//定义轮廓和层次结构
vector > contours;
vector hierarchy;
//查找轮廓
//此句代码的Opencv3版为:
findContours(srcImage, contours, hierarchy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
//遍历所有顶层的轮廓，以随机颜色绘制出每个连接组件颜色int index = 0;
for (int index = 0; index >= 0; index = hierarchy[index][0])
{
	Scalar color(rand()&255, rand()&255, rand()&255);
	//此句代码的 Opencv3版为:
	drawContours(dstImage, contours, index, color, FILLED, 8, hierarchy);
}
imshow("dstImage", dstImage);