findContours 发现边缘

cv::findContours(
InputOutputArray  binImg, // 输入图像，非0的像素被看成1,0的像素值保持不变，8-bitOutputArrayOfArrays  contours,//  全部发现的轮廓对象
OutputArray,  hierachy// 图该的拓扑结构，可选，该轮廓发现算法正是基于图像拓扑结构实现。
int mode, //  轮廓返回的模式
int method,// 发现方法
Point offset=Point()//  轮廓像素的位移，默认（0, 0）没有位移
)

drawContours 绘制边缘

drawContours(
InputOutputArray  binImg, // 输出图像OutputArrayOfArrays  contours,//  全部发现的轮廓对象
Int contourIdx// 轮廓索引号
const Scalar & color,// 绘制时候颜色
int  thickness,// 绘制线宽
int  lineType ,// 线的类型LINE_8
InputArray hierarchy,// 拓扑结构图
int maxlevel,// 最大层数， 0只绘制当前的，1表示绘制绘制当前及其内嵌的轮廓
Point offset=Point()// 轮廓位移，可选

大致流程

• 输入图像转为灰度图像cvtColor
• 一系列降噪处理
• 一系列图像的增强
• 一系列阈值处理
• 使用Canny进行边缘提取，得到二值图像
• 使用findContours寻找轮廓
• 使用drawContours绘制轮廓

示例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>using namespace std;
using namespace cv;Mat src, dst; // 定义原始图像和结果图像
const char* output_win = "findcontours-demo"; // 定义输出窗口名称
int threshold_value = 100; // 初始阈值设为100
int threshold_max = 255; // 最大阈值为255
RNG rng; // 随机数生成器// Contours演示函数声明
void Demo_Contours(int, void*);int main(int argc, char** argv) {src = imread("D:/vcprojects/images/happyfish.png"); // 读取图像if (src.empty()) {printf("could not load image...\n");return -1;}namedWindow("input-image"); // 创建输入图像窗口namedWindow(output_win); // 创建输出图像窗口imshow("input-image", src); // 在输入窗口中显示原始图像cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY); // 将彩色图像转换为灰度图像const char* trackbar_title = "Threshold Value:"; // 创建滑动条标题createTrackbar(trackbar_title, output_win, &threshold_value, threshold_max, Demo_Contours); // 创建阈值滑动条Demo_Contours(0, 0); // 初始化Contours函数waitKey(0); // 等待按键return 0;
}void Demo_Contours(int, void*) {Mat canny_output; // Canny边缘检测输出vector<vector<Point>> contours; // 存储轮廓点集vector<Vec4i> hierachy; // 轮廓层级关系// 进行Canny边缘检测Canny(src, canny_output, threshold_value, threshold_value * 2, 3, false);// 查找图像中的轮廓findContours(canny_output, contours, hierachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));// 创建与原始图像相同大小的空白图像dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);// 循环绘制轮廓RNG rng(12345); // 随机数生成器for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)); // 随机颜色drawContours(dst, contours, i, color, 2, 8, hierachy, 0, Point(0, 0)); // 绘制轮廓}imshow(output_win, dst); // 在输出窗口中显示结果图像
}