C++OpenCV系统学习（12）——轮廓发现（find contour）

原创已于 2022-03-27 16:39:20 修改 · 1.7k 阅读

6 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#opencv #c++

于 2021-09-04 19:05:37 首次发布

c++opencv图像处理专栏收录该内容

55 篇文章

订阅专栏

本文详细介绍了Python中OpenCV库的轮廓发现功能，包括findContours和drawContours API的使用，以及通过Canny边缘检测和灰度转换实现轮廓提取的实际步骤。实例展示了如何在图像上绘制轮廓，适合初学者和进阶者学习图像处理基础。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.概述

1.1轮廓发现概念

轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现的结果

1.2相关API

findContours()发现轮廓

drawContours()绘制轮廓

2.API参数解释

2.1.轮廓发现

2.2绘制轮廓

2.3 实现步骤

输入图像转为灰度图像cvtColor
使用Canny进行边缘提取，得到二值图
使用findContours寻找轮廓
使用drawContours绘制轮廓

3.实验示例

void MyApi::find_img_contour(Mat& image)
{
	RNG rng;
	Mat dst;
	vector<vector<Point>>contours;
	vector<Vec4i>hierarchy;
	Canny(image, dst, 100, 200, 3, false);
	findContours(dst, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

	Mat drawImage = Mat::zeros(dst.size(), CV_8UC3);
	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(drawImage, contours, i, color, 2, LINE_8, hierarchy, 0, Point(0, 0));
	}
	imshow("轮廓结果", drawImage);
}

左边是输入，右边是轮廓的结果