opencv学习笔记---1_笔试最大的连通区域 leetcode-优快云博客

cvLoadImage
IplImage* cvLoadImage( const char* filename, int flags=CV_LOAD_IMAGE_COLOR );
filename ：要被读入的文件的文件名(包括后缀)；
flags ：指定读入图像的颜色和深度：
指定的颜色可以将输入的图片转为3通道(CV_LOAD_IMAGE_COLOR), 单通道 (CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE), 或者保持不变(CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR)。
cvCreateImage
创建首地址并分配存储空间
IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels );
size 图像宽、高.
depth 图像元素的位深度
channels 每个元素（像素）通道数
cvCreateMemStorage
CvMemStorage *storage=cvCreateMemStorage(block_size);
用来创建一个内存存储器，来统一管理各种动态对象的内存。
函数返回一个新创建的内存存储器指针。
cvThreshold
灰度图像转化为二值图像
cvThreshold(src, dst,120, 255, CV_THRESH_BINARY); // 二值化
src：原始数组 (单通道 , 8-bit of 32-bit 浮点数)。
dst：输出数组，必须与 src 的类型一致，或者为 8-bit。
threshold：阈值，120
max_value：使用 CV_THRESH_BINARY 和 CV_THRESH_BINARY_INV 的最大值。
threshold_type=CV_THRESH_BINARY:如果 src(x,y)>threshold ,dst(x,y) = max_value; 否则,dst（x,y）=0;
cvNamedWindow
cvNamedWindow(“video”, 1);//创建了一个名为video的窗口。
cvShowImage
cvShowImage(“Source”, src);
第一个参数是窗口的名字，第二个参数是图像
cvFindContours
函数cvFindContours从二值图像中检索轮廓，并返回检测到的轮廓的个数
cvDrawContours
在图像上绘制外部和内部轮廓
cvWaitKey
不断刷新图像，频率时间为delay，单位为ms
cvDestroyWindow销毁窗口
网上的一段最大连通区域检测程序

#include <stdio.h>  
#include <cv.h>  
#include <highgui.h>    
int main( int argc, char** argv )    
{  
    IplImage* src = cvLoadImage("E:\\电子印章\\locate\\2.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);  
    IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 3);  
    CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);  
    CvSeq* contour = 0;  //可增长的序列
    cvThreshold(src, src,120, 255, CV_THRESH_BINARY);   // 二值化  
    cvNamedWindow("Source", 1);  //创建窗口
    cvShowImage("Source", src);  //显示图像
    // 提取轮廓  
    int contour_num = cvFindContours(src, storage, &contour, sizeof(CvContour), CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);  //检索轮廓，并返回轮廓的个数
    cvZero(dst);        // 清空数组  
    CvSeq *_contour = contour;   
    double maxarea = 0;  
    double minarea = 100;  
    int m = 0;  
    for( ; contour != 0; contour = contour->h_next )    
    {    

        double tmparea = fabs(cvContourArea(contour));  //求每个轮廓的面积
        if(tmparea < minarea)     
        {    
            cvSeqRemove(contour, 0); // 删除面积小于设定值的轮廓  
            continue;  
        }    
        CvRect aRect = cvBoundingRect( contour, 0 );   //计算矩形边界
        if ((aRect.width/aRect.height)<1)    
        {    
            cvSeqRemove(contour, 0); //删除宽高比例小于设定值的轮廓  
            continue;  
        }    
        if(tmparea > maxarea)    
        {    
            maxarea = tmparea;  
        }    
        m++;  
        // 创建一个色彩值  
        CvScalar color = CV_RGB( 0, 255, 255 );  

        //max_level 绘制轮廓的最大等级。如果等级为0，绘制单独的轮廓。如果为1，绘制轮廓及在其后的相同的级别下轮廓  
        //如果值为2，所有的轮廓。如果等级为2，绘制所有同级轮廓及所有低一级轮廓，诸此种种  
        //如果值为负数，函数不绘制同级轮廓，但会升序绘制直到级别为abs(max_level)-1的子轮廓  
        cvDrawContours(dst, contour, color, color, -1, 1, 8);   //绘制外部和内部的轮廓  
    }    
    contour = _contour;  
    int count = 0;  
    for(; contour != 0; contour = contour->h_next)  
    {    
        count++;  
        double tmparea = fabs(cvContourArea(contour));  
        if (tmparea == maxarea)    
        {    
            CvScalar color = CV_RGB( 255, 0, 0);  
            cvDrawContours(dst, contour, color, color, -1, 1, 8);  
        }    
    }    
    printf("The total number of contours is:%d", count);  
    cvNamedWindow("Components", 1);  
    cvShowImage("Components", dst);  
    cvWaitKey(0);  
    cvDestroyWindow("Source");  
    cvReleaseImage(&src);  
    cvDestroyWindow("Components");  
    cvReleaseImage(&dst);  

    return 0;  
}