Opencv轮廓跟踪算法源码分析（1）——icvFetchContour()

最新推荐文章于 2025-04-10 16:10:39 发布

松下问童子

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分类专栏： opencv 文章标签： opencv findContours 轮廓跟踪源码 icvFetchContour

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yiqiudream/article/details/75702407

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想要看懂Opencv源码，打算从findContours()开始。

源文件： C:\***\opencv\sources\modules\imgproc\src\contours.cpp

环境：opencv2.4.9 + VS2010

一、findContours() 接口函数

void cv::findContours( InputOutputArray _image, OutputArrayOfArrays _contours,
	OutputArray _hierarchy, int mode, int method, Point offset )

Parameters:

image--待处理图，8bit单通道，非零像素被当成1，零像素仍然是0，因此该图被当成二值图来处理（实际在源码中发现，CV_8UC1和CV_32SC1都是允许的）。注意，该函数在提取轮廓的过程中会修改原始图像。（因此，在执行findContours之前将原图备份。）

contours--检测到的轮廓集合，每一个轮廓存储为 a vector of points。

hierarchy--可选的输出向量，包含图像拓扑结构信息。该向量的元素个数等于轮廓的总个数。对于每个轮廓contours[i], hierarchy[i][0], hierarchy[i][1], hierarchy[i][2], hierarchy[i][3]分别代表同级轮廓的后一个轮廓（next contour）、前一个轮廓（previous contour）、第一个子轮廓(first child contour)、母轮廓(paraent contour)。这些轮廓用基于0的序列号表示。如果没有相应的轮廓，则hierarchy[i][j]将被设置为负值。

mode--轮廓跟踪模式。（关于轮廓之间的层次关系）

— CV_RETR_EXTERNAL 只提取最外层轮廓。所有轮廓的hierarchy[i][2] = hierarchy[i][3] =-1.
— CV_RETR_LIST 提取所有轮廓但不建立任何层次关系。
— CV_RETR_CCOMP 提取所有轮廓，把它们组织成两级结构。第一级是连通域的外边界(external boundaries)，第二级是孔边界(boundaries of holes)。如果在孔中间还有另外的连通域，则被当成另一个外边界。
— CV_RETR_TREE 提取所有轮廓并把它们组织成完整的层次结构。

method--轮廓近似方法。（关于单个轮廓存储的方法）

— CV_CHAIN_CODE （手册上没有标出）采用Freeman链码的方式存储轮廓。
— CV_CHAIN_APPROX_NONE 将Freeman链码转换成点集，并存储轮廓上所有的点。
— CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩水平、垂直和斜对角方向的元素，只保留线段端点的那些点。比如说，一个矩形，总共四条线段，只保留四个顶点，顶点之间的点就省略掉，所以最终该矩形轮廓只用4个点表示。
— CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1, CV_CHAIN_APPPRX_TC89_KCOS 使用Teh-Chin 链近似方法。
— CV_LINK_RUNS 通过连接为1的水平碎片使用完全不同的轮廓提取算法。仅有CV_RETR_LIST 提取模式可以在本方法中使用.

offset-- 可选的偏移量参数。如果是从image ROI中提取出的轮廓，又需要在整个image分析这些轮廓，就要给每个轮廓增加一个坐标偏移量。

手册中给出了该函数参考的算法原始论文[Suzuki85] 。

Suzuki, S. and Abe, K., Topological Structural Analysis of Digitized Binary Images by Border Following.CVGIP 30 1, pp 32-46 (1985)

论文翻译博客地址：http://blog.youkuaiyun.com/yiqiudream/article/details/76864722

论文原文及翻译下载地址：

看论文仍然糊里糊涂的，不知道链码跟踪的具体算法是什么。而contours.cpp中的函数较多，内容有点复杂，只能一个一个看，比如单个轮廓的具体跟踪方法，在 icvFetchContours() 。最后对该函数单步调试，列出了每一步执行的步骤，终于明白一点。所以记录下来。

二、icvFetchContours() 源码

为了便于理解代码，先把用到的一些宏定义贴出来。

/* initializes 8-element array for fast access to 3x3 neighborhood of a pixel */
#define  CV_INIT_3X3_DELTAS( deltas, step, nch )            \
	((deltas)[0] =  (nch),  (deltas)[1] = -(step) + (nch),  \
	(deltas)[2] = -(step), (deltas)[3] = -(step) - (nch),  \
	(deltas)[4] = -(nch),  (deltas)[5] =  (step) - (nch),  \
	(deltas)[6] =  (step), (deltas)[7] =  (step) + (nch))

注释：定义了一个3X3 的邻域位置快速查找表。因为在内存中，Mat数据存储的时候是一行一行连续存储的，从像素点（i,j）到像素点（i+1,j），指针偏移了一行的数据，也就是 step的距离。这里step 是指一行像素点所占的字节数，nch是步进距离，后面设置为1，也就是指针偏移一个Byte. deltas[8]是一个数组，共8个元素，分别代表8个方向。如图。

3	2	1
4		0
5	6	7

static const CvPoint icvCodeDeltas[8] =
{ {1, 0}, {1, -1}, {0, -1}, {-1, -1}, {-1, 0}, {-1, 1}, {0, 1}, {1, 1} };

注释：deltas[8]存的是指针的偏移量，icvCodeDeltas[8] 存的是8个方向相对于中心点坐标的偏移量。

/* Contour retrieval modes */
enum

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