opencv轮廓匹配_图像轮廓特征-优快云博客

本文介绍了OpenCV库在图像处理中如何查找和利用轮廓特征，包括轮廓的提取、长度、面积计算以及预处理等步骤。通过轮廓特征，可以进行图像分割、目标检测等操作。然而，实际应用中由于图像质量变化，准确提取轮廓是一项挑战，需要有效的预处理技术。

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图像轮廓特征是图像中非常重要的一种特征。在进行视觉检测的时候，我们常常利用轮廓特征来达到我们要检测的目的。比如，检测一条直线的斜率，可以先提取直线的轮廓特征，然后采用最小包围矩形的方式得到角度，当然，直线的斜率也可以采用别的方式得到。在检测目标数量的时候，我们也可以利用数轮廓数量的方式得到，此外，还可以利用检测的轮廓对图像进行分割，利用检测到的轮廓进行轮廓匹配等操作。总之，轮廓特征的用处非常大，在机器视觉中，轮廓特征的应用也非常广泛。

在opencv里面，已经提供了查找轮廓特征的对应函数。一般在进行查找轮廓之前，需要将图像进行二值化处理，可以利用阈值处理函数，或者边界检测函数如canny算子。下面的例子说明了怎么进行轮廓查找以及计算轮廓的一些参数。这些函数在实际的机器视觉中的应用非常广泛。

图1 原始图

图1是原始的示意图，从这张图上我们来看怎么查找轮廓以及怎么计算轮廓的一些参数，具体的示例代码如下：

int main(int argc, char** argv)
{
 Mat src = imread("e:/1.jpg", 0);//读取图像
 namedWindow("src", 0);
 imshow("src", src);//显示