opencv c++函数 imgproc模块 20 在图像中寻找轮廓

最新推荐文章于 2024-09-02 22:50:33 发布

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本文介绍了一个使用OpenCV进行轮廓检测的示例程序。通过该程序，读者可以学习如何使用findContours和drawContours函数来检测图像中的轮廓。程序首先加载图像，将其转换为灰度图像并应用模糊处理以减少噪声，然后使用Canny边缘检测算子找到边缘，并通过findContours函数检测这些边缘形成的轮廓。

目标

在这个教程中你将学到如何:

使用OpenCV函数 findContours
使用OpenCV函数 drawContours

原理

例程

教程的代码在下面给出. 你也可以从这里下载

 
   #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

using namespace cv;
using namespace std;

Mat src; Mat src_gray;
int thresh = 100;
int max_thresh = 255;
RNG rng(12345);

/// Function header
void thresh_callback(int, void* );

/** @function main */
int main( int argc, char** argv )
{
  /// 加载源图像
  src = imread( argv[1], 1 );

  /// 转成灰度并模糊化降噪
  cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY );
  blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) );

  /// 创建窗体
  char* source_window = "Source";
  namedWindow( source_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
  imshow( source_window, src );

  createTrackbar( " Canny thresh:", "Source", &thresh, max_thresh, thresh_callback );
  thresh_callback( 0, 0 );

  waitKey(0);
  return(0);
}

/** @function thresh_callback */
void thresh_callback(int, void* )
{
  Mat canny_output;
  vector<vector<Point> > contours;
  vector<Vec4i> hierarchy;

  /// 用Canny算子检测边缘
  Canny( src_gray, canny_output, thresh, thresh*2, 3 );
  /// 寻找轮廓
  findContours( canny_output, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0) );

  /// 绘出轮廓
  Mat drawing = Mat::zeros( canny_output.size(), CV_8UC3 );
  for( int i = 0; i< contours.size(); i++ )
     {
       Scalar color = Scalar( rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0,255), rng.uniform(0,255) );
       drawContours( drawing, contours, i, color, 2, 8, hierarchy, 0, Point() );
     }

  /// 在窗体中显示结果
  namedWindow( "Contours", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
  imshow( "Contours", drawing );
}
 
  