OpenCV学习之图像轮廓提取

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转载最新推荐文章于 2026-03-14 01:04:40 发布 3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

OpenCV入门11：轮廓提取和形状识别根据不同形状的特征，使用适当的函数和算法进行识别，并可针对需要的特征进行进一步的处理和分析。通过形状匹配方法，可以将待识别的形状与已知形状进行比较，来确定形状的类别。这些特征可以用于识别不同形状的轮廓。该函数可以帮助你找到图像中的圆形轮廓，并返回识别到的圆形的圆心和半径。使用几何矩方法可以计算轮廓的矩，并利用矩的特征来识别不同的形状，如面积、宽高比、中心距等。除了前面提到的基于多边形逼近的方法外，还有一些常用的形状识别算法可以应用于轮廓识别。该函数可以检测图像中的直线轮廓，并返回检测到的直线的参数。阅读详情

#include "highgui.h"  
#include "cv.h"  
#include <iostream>   

using namespace std;  

int main()  
{  
	int i=0;  
	int mode = CV_RETR_CCOMP;//设置提取轮廓模式  
	int contours_num=0;//提取轮廓的数目  
	CvScalar external_color;//绘制轮廓线的颜色  
	CvScalar hole_color;  
	CvMemStorage *storage = cvCreateMemStorage(0);  
	CvSeq *contours =0;//存储提取的轮廓图像  

	IplImage *pImg = NULL;  
	IplImage *pContourImg = NULL;//显示提取的轮廓图像  
	IplImage *src=cvLoadImage("E:/Code/filter_image.bmp",1);  

	pImg = cvCreateImage(cvGetSize(src),src->depth,1);  
	pContourImg =cvCreateImage(cvGetSize(pImg),IPL_DEPTH_8U,3);  
	cvCvtColor(src,pImg,CV_BGR2GRAY);//将读取的图像转化为灰度图像  
	cvNamedWindow("src",1);  
	cvNamedWindow("contour",1);  
	cvShowImage("src",src);//显示原图  
	cvThreshold(pImg,pImg,200,255,CV_THRESH_BINARY);//二值化  
	mode = CV_RETR_LIST;  
	contours_num=cvFindContours(pImg,storage,&contours,sizeof(CvContour),mode,CV_CHAIN_APPROX_NONE);  
	cout<<contours_num<<" "<<endl;//打印找到的轮廓的数目  
	for (;contours!=0;contours=contours->h_next)  
	{  
		hole_color=CV_RGB(rand()&255,rand()&255,rand()&255);  
		external_color = CV_RGB(rand()&255,rand()&255,rand()&255);  
		cvDrawContours(pContourImg,contours,external_color,hole_color,1,2,8);  
	}  

	cvShowImage("contour",pContourImg);  
	cvWaitKey(0);  
	cvReleaseImage(&src);  
	cvReleaseImage(&pImg);  
	cvReleaseImage(&pContourImg);  
	cvReleaseMemStorage(&storage); 
	return 0;
}

本文转载于http://www.cnblogs.com/gnuhpc/archive/2012/07/02/2573806.html

另一个利用findContours()的版本demo：http://blog.sina.com.cn/s/blog_662c78590100z0rg.html

贴在这里备用学习。