OpenCV中一个连通域处理函数

作者：tornadomeet 出处： http://www.cnblogs.com/tornadomeet 欢迎转载或分享，但请务必声明文章出处。

连通域处理函数的原型：

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1. void ConnectedComponents(Mat &mask_process, int poly1_hull0, float perimScale, int number = 0, Rect &bounding_box = Rect(), Point &contour_centers = Point(-1, -1));  

参数解析：

参数mask_process:

       表示的是需要进行连通域处理二值图像。

参数poly1_hull0:

       表示轮廓边缘是否采用多边形拟合,如果该参数为1，则表示采用多边形拟合，否则采用凸包拟合。

参数perimScale:

       是用来将那些小的轮廓去掉，那些小的轮廓时指它的周长小于(mask长+宽)/perimScale。当然你在其内部代码也可以该为面积来判断。

参数number:

       表示实际需要处理最多的轮廓的个数（如果输入的mask有多个轮廓的话），这里的处理是指计算出这些轮廓的外接矩形和中心点。默认值为0，表示函数内部不需要处理这些外接矩形和中心点。

参数bounding_box:

      表示的是处理完后对应轮廓的外接矩形，默认值为Rect()，表示不需要返回这些外接矩形。

参数contour_centers:

      表示处理完后对应轮廓的中心点坐标，默认值为Point(-1, -1)，表示不需要返回这些中心点

实现代码：

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1. #include <iostream>   
2. #include <opencv.hpp>   
3.   
4.   
5. using namespace cv;   
6. using namespace std;   
7.   
8. //Just some convienience macros   
9. #define CV_CVX_WHITE CV_RGB(0xff,0xff,0xff)   
10. #define CV_CVX_BLACK CV_RGB(0x00,0x00,0x00)   
11.   
12.   
13. void ConnectedComponents(Mat &mask_process, int poly1_hull0, float perimScale, int number = 0,   
14. Rect &bounding_box = Rect(), Point &contour_centers = Point(-1, -1))   
15. {   
16. /*下面4句代码是为了兼容原函数接口，即内部使用的是c风格，但是其接口是c++风格的*/   
17. IplImage *mask = &mask_process.operator IplImage();   
18. int *num = &number;   
19. CvRect *bbs = &bounding_box.operator CvRect();   
20. CvPoint *centers = &contour_centers.operator CvPoint();   
21. static CvMemStorage* mem_storage = NULL;   
22. static CvSeq* contours = NULL;   
23. //CLEAN UP RAW MASK   
24. //开运算作用：平滑轮廓，去掉细节,断开缺口   
25. cvMorphologyEx( mask, mask, NULL, NULL, CV_MOP_OPEN, 1 );//对输入mask进行开操作，CVCLOSE_ITR为开操作的次数，输出为mask图像   
26. //闭运算作用：平滑轮廓，连接缺口   
27. cvMorphologyEx( mask, mask, NULL, NULL, CV_MOP_CLOSE, 1 );//对输入mask进行闭操作，CVCLOSE_ITR为闭操作的次数，输出为mask图像   
28. //FIND CONTOURS AROUND ONLY BIGGER REGIONS   
29. if( mem_storage==NULL ) mem_storage = cvCreateMemStorage(0);   
30. else cvClearMemStorage(mem_storage);   
31. //CV_RETR_EXTERNAL=0是在types_c.h中定义的，CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE=2也是在该文件中定义的   
32. CvContourScanner scanner = cvStartFindContours(mask,mem_storage,sizeof(CvContour),CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);   
33. CvSeq* c;   
34. int numCont = 0;   
35. //该while内部只针对比较大的轮廓曲线进行替换处理   
36. while( (c = cvFindNextContour( scanner )) != NULL )   
37. {   
38. double len = cvContourPerimeter( c );   
39. double q = (mask->height + mask->width) /perimScale; //calculate perimeter len threshold   
40. if( len < q ) //Get rid of blob if it's perimeter is too small   
41. {   
42. cvSubstituteContour( scanner, NULL ); //用NULL代替原来的那个轮廓   
43. }   
44. else //Smooth it's edges if it's large enough   
45. {   
46. CvSeq* c_new;   
47. if(poly1_hull0) //Polygonal approximation of the segmentation   
48. c_new = cvApproxPoly(c,sizeof(CvContour),mem_storage,CV_POLY_APPROX_DP, 2,0);   
49. else //Convex Hull of the segmentation   
50. c_new = cvConvexHull2(c,mem_storage,CV_CLOCKWISE,1);   
51. cvSubstituteContour( scanner, c_new ); //最开始的轮廓用凸包或者多项式拟合曲线替换   
52. numCont++;   
53. }   
54. }   
55. contours = cvEndFindContours( &scanner ); //结束轮廓查找操作   
56. // PAINT THE FOUND REGIONS BACK INTO THE IMAGE   
57. cvZero( mask );   
58. IplImage *maskTemp;   
59. //CALC CENTER OF MASS AND OR BOUNDING RECTANGLES   
60. if(*num != 0)   
61. {   
62. int N = *num, numFilled = 0, i=0;   
63. CvMoments moments;   
64. double M00, M01, M10;   
65. maskTemp = cvCloneImage(mask);   
66. for(i=0, c=contours; c != NULL; c = c->h_next,i++ ) //h_next为轮廓序列中的下一个轮廓   
67. {   
68. if(i < N) //Only process up to *num of them   
69. {   
70. //CV_CVX_WHITE在本程序中是白色的意思   
71. cvDrawContours(maskTemp,c,CV_CVX_WHITE, CV_CVX_WHITE,-1,CV_FILLED,8);   
72. //Find the center of each contour   
73. if(centers != &cvPoint(-1, -1))   
74. {   
75. cvMoments(maskTemp,&moments,1); //计算mask图像的最高达3阶的矩   
76. M00 = cvGetSpatialMoment(&moments,0,0); //提取x的0次和y的0次矩   
77. M10 = cvGetSpatialMoment(&moments,1,0); //提取x的1次和y的0次矩   
78. M01 = cvGetSpatialMoment(&moments,0,1); //提取x的0次和y的1次矩   
79. centers[i].x = (int)(M10/M00); //利用矩的结果求出轮廓的中心点坐标   
80. centers[i].y = (int)(M01/M00);   
81. }   
82. //Bounding rectangles around blobs   
83. if(bbs != &CvRect())   
84. {   
85. bbs[i] = cvBoundingRect(c); //算出轮廓c的外接矩形   
86. }   
87. cvZero(maskTemp);   
88. numFilled++;   
89. }   
90. //Draw filled contours into mask   
91. cvDrawContours(mask,c,CV_CVX_WHITE,CV_CVX_WHITE,-1,CV_FILLED,8); //draw to central mask   
92. } //end looping over contours   
93. *num = numFilled;   
94. cvReleaseImage( &maskTemp);   
95. }   
96. //ELSE JUST DRAW PROCESSED CONTOURS INTO THE MASK   
97. else   
98. {   
99. for( c=contours; c != NULL; c = c->h_next )   
100. {   
101. cvDrawContours(mask,c,CV_CVX_WHITE, CV_CVX_BLACK,-1,CV_FILLED,8);   
102. }   
103. }   
104. }   
105.   
106. int main()   
107. {   
108. Mat src, mask;   
109. src = imread("test.png", 0); //以灰度图像读入   
110. imshow("src", src);   
111.   
112. mask = src > 0; //转换为二值图像   
113. imshow("mask", mask);   
114.   
115. ConnectedComponents(mask, 1, 8.0, 1, Rect(), Point(-1, -1)); //采用多边形拟合处理   
116. imshow("out1", mask);   
117.   
118. ConnectedComponents(mask, 0, 8.0, 1, Rect(), Point(-1, -1)); //c采用凸包进行处理   
119. imshow("out2", mask);   
120. waitKey(0);   
121.   
122. return 0;   
123. }   

 

实验结果

　　所需处理原始图像的灰度图：

　　

　　其对应的mask图像：

　　

　　使用多项式拟合的连通域处理后图像：

　　

　　使用凸包集拟合的连通域处理后的图像：