《【OpenCV入門指南】第三篇Canny邊緣檢測》中介紹了邊緣檢測，本篇介紹輪廓檢測，輪廓檢測的原理通俗的說就是掏空內(nèi)部點，比如原圖中有3*3的矩形點。那么就可以將中間的那一點去掉。

???????在OpenCV中使用輪廓檢測是非常方便。直接使用cvFindContours函數(shù)就能完成對圖像輪廓的檢測。下面就來看看這個函數(shù)的用法。

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一．關(guān)鍵函數(shù)

1.1? cvFindContours

函數(shù)功能：對圖像進行輪廓檢測，這個函數(shù)將生成一條鏈表以保存檢測出的各個輪廓信息，并傳出指向這條鏈表表頭的指針。

函數(shù)原型：

int?cvFindContours(

? CvArr*?image,

? CvMemStorage*?storage,

? CvSeq**?first_contour,?　　

? int?header_size=sizeof(CvContour),

? int?mode=CV_RETR_LIST,?　　

? int?method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,

? CvPoint?offset=cvPoint(0,0)

);

函數(shù)說明：

第一個參數(shù)表示輸入圖像，必須為一個8位的二值圖像。圖像的二值化請參見《【OpenCV入門指南】第四篇圖像的二值化》。

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第二參數(shù)表示存儲輪廓的容器。為CvMemStorage類型，定義在OpenCV的\core\types_c.h中。

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第三個參數(shù)為輸出參數(shù)，這個參數(shù)將指向用來存儲輪廓信息的鏈表表頭。

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第四個參數(shù)表示存儲輪廓鏈表的表頭大小，當?shù)诹鶄€參數(shù)傳入CV_CHAIN_CODE時，要設(shè)置成sizeof(CvChain)，其它情況統(tǒng)一設(shè)置成sizeof(CvContour)。

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第五個參數(shù)為輪廓檢測的模式，有如下取值：

CV_RETR_EXTERNAL：只檢索最外面的輪廓；

　　CV_RETR_LIST：檢索所有的輪廓，并將其保存到一條鏈表當中；

　　CV_RETR_CCOMP：檢索所有的輪廓，并將他們組織為兩層：頂層是各部分的外部邊界，第二層是空洞的邊界；

CV_RETR_TREE：檢索所有的輪廓，并重構(gòu)嵌套輪廓的整個層次，可以參見下圖。

第六個參數(shù)用來表示輪廓邊緣的近似方法的，常用值如下所示：

CV_CHAIN_CODE：以Freeman鏈碼的方式輸出輪廓，所有其他方法輸出多邊形（頂點的序列）。

　　CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE：壓縮水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函數(shù)只保留他們的終點部分。

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第七個參數(shù)表示偏移量，比如你要從圖像的（100, 0）開始進行輪廓檢測，那么就傳入（100, 0）。

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使用cvFindContours函數(shù)能檢測出圖像的輪廓，將輪廓繪制出來則需要另一函數(shù)——cvDrawContours來配合了。下面介紹cvDrawContours函數(shù)。

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1.2? cvDrawContours

函數(shù)功能：在圖像上繪制外部和內(nèi)部輪廓

函數(shù)原型：

void?cvDrawContours(

? CvArr?*img,

? CvSeq*?contour,

? CvScalar?external_color,

? CvScalar?hole_color,

? int?max_level,

? int?thickness=1,

? int?line_type=8,

? CvPoint?offset=cvPoint(0,0)

);

第一個參數(shù)表示輸入圖像，函數(shù)將在這張圖像上繪制輪廓。

第二個參數(shù)表示指向輪廓鏈表的指針。

第三個參數(shù)和第四個參數(shù)表示顏色，繪制時會根據(jù)輪廓的層次來交替使用這二種顏色。

第五個參數(shù)表示繪制輪廓的最大層數(shù)，如果是0，只繪制contour；如果是1，追加繪制和contour同層的所有輪廓；如果是2，追加繪制比contour低一層的輪廓，以此類推；如果值是負值，則函數(shù)并不繪制contour后的輪廓，但是將畫出其子輪廓，一直到abs(max_level) - 1層。

第六個參數(shù)表示輪廓線的寬度，如果為CV_FILLED則會填充輪廓內(nèi)部。

第七個參數(shù)表示輪廓線的類型。

第八個參數(shù)表示偏移量，如果傳入（10，20），那繪制將從圖像的（10，20）處開始。

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二．示例程序代碼

下面用一個非常簡單的例子展示如何使用輪廓檢測。

[cpp]?view plaincopy

//圖像的輪廓檢測上??

//By?MoreWindows?(http://blog.csdn.net/MoreWindows)??

#include?<opencv2/opencv.hpp>??

using?namespace?std;??

#pragma?comment(linker,?"/subsystem:\"windows\"?/entry:\"mainCRTStartup\"")??

int?main(?int?argc,?char**?argv?)??

{?????

????const?char?*pstrWindowsSrcTitle?=?"原圖(http://blog.csdn.net/MoreWindows)";??

????const?char?*pstrWindowsOutLineTitle?=?"輪廓圖(http://blog.csdn.net/MoreWindows)";??

??????

????const?int?IMAGE_WIDTH?=?400;??

????const?int?IMAGE_HEIGHT?=?200;??

??

????//?創(chuàng)建圖像??

????IplImage?*pSrcImage?=?cvCreateImage(cvSize(IMAGE_WIDTH,?IMAGE_HEIGHT),?IPL_DEPTH_8U,?3);??

????//?填充成白色??

????cvRectangle(pSrcImage,?cvPoint(0,?0),?cvPoint(pSrcImage->width,?pSrcImage->height),?CV_RGB(255,?255,?255),?CV_FILLED);??

????//?畫圓??

????CvPoint?ptCircleCenter?=?cvPoint(IMAGE_WIDTH?/?4,?IMAGE_HEIGHT?/?2);??

????int?nRadius?=?80;??

????cvCircle(pSrcImage,?ptCircleCenter,?nRadius,?CV_RGB(255,?255,?0),?CV_FILLED);??

????ptCircleCenter?=?cvPoint(IMAGE_WIDTH?/?4,?IMAGE_HEIGHT?/?2);??

????nRadius?=?30;??

????cvCircle(pSrcImage,?ptCircleCenter,?nRadius,?CV_RGB(255,?255,?255),?CV_FILLED);??

????//?畫矩形??

????CvPoint?ptLeftTop?=?cvPoint(IMAGE_WIDTH?/?2?+?20,?20);??

????CvPoint?ptRightBottom?=?cvPoint(IMAGE_WIDTH?-?20,?IMAGE_HEIGHT?-?20);??

????cvRectangle(pSrcImage,?ptLeftTop,?ptRightBottom,?CV_RGB(0,?255,?255),?CV_FILLED);??

????ptLeftTop?=?cvPoint(IMAGE_WIDTH?/?2?+?60,?40);??

????ptRightBottom?=?cvPoint(IMAGE_WIDTH?-?60,?IMAGE_HEIGHT?-?40);??

????cvRectangle(pSrcImage,?ptLeftTop,?ptRightBottom,?CV_RGB(255,?255,?255),?CV_FILLED);??

????//?顯示原圖??

????cvNamedWindow(pstrWindowsSrcTitle,?CV_WINDOW_AUTOSIZE);??

????cvShowImage(pstrWindowsSrcTitle,?pSrcImage);??

??

??

????//?轉(zhuǎn)為灰度圖??

????IplImage?*pGrayImage?=??cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage),?IPL_DEPTH_8U,?1);??

????cvCvtColor(pSrcImage,?pGrayImage,?CV_BGR2GRAY);??

????//?轉(zhuǎn)為二值圖??

????IplImage?*pBinaryImage?=?cvCreateImage(cvGetSize(pGrayImage),?IPL_DEPTH_8U,?1);??

????cvThreshold(pGrayImage,?pBinaryImage,?250,?255,?CV_THRESH_BINARY);??

??

??

????//?檢索輪廓并返回檢測到的輪廓的個數(shù)??

????CvMemStorage?*pcvMStorage?=?cvCreateMemStorage();??

????CvSeq?*pcvSeq?=?NULL;??

????cvFindContours(pBinaryImage,?pcvMStorage,?&pcvSeq,?sizeof(CvContour),?CV_RETR_TREE,?CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,?cvPoint(0,?0));??

??????

????//?畫輪廓圖??

????IplImage?*pOutlineImage?=?cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage),?IPL_DEPTH_8U,?3);??

????int?nLevels?=?5;??

????//?填充成白色??

????cvRectangle(pOutlineImage,?cvPoint(0,?0),?cvPoint(pOutlineImage->width,?pOutlineImage->height),?CV_RGB(255,?255,?255),?CV_FILLED);??

????cvDrawContours(pOutlineImage,?pcvSeq,?CV_RGB(255,0,0),?CV_RGB(0,255,0),?nLevels,?2);??

????//?顯示輪廓圖??

????cvNamedWindow(pstrWindowsOutLineTitle,?CV_WINDOW_AUTOSIZE);??

????cvShowImage(pstrWindowsOutLineTitle,?pOutlineImage);??

??

??

????cvWaitKey(0);??

??

????cvReleaseMemStorage(&pcvMStorage);??

??

????cvDestroyWindow(pstrWindowsSrcTitle);??

????cvDestroyWindow(pstrWindowsOutLineTitle);??

????cvReleaseImage(&pSrcImage);??

????cvReleaseImage(&pGrayImage);??

????cvReleaseImage(&pBinaryImage);??

????cvReleaseImage(&pOutlineImage);??

????return?0;??

}??

運行結(jié)果如下圖所示：

由圖可以看出，輪廓線已經(jīng)按層次交替的繪制成功了，讀者可以修改程序中的cvDrawContours中的nLevels參數(shù)，看看圖形會有什么變化。

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下一篇《【OpenCV入門指南】第六篇輪廓檢測下》將對一個復雜的圖像進行輪廓檢測，以便大家更好的觀察出輪廓檢測的特點。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【OpenCV入门指南】第五篇 轮廓检测 上的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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