自已做网站,花都有?]有网站建设的,建设一个大型网站大概费用,成都旅游网站建设操作系统#xff1a;ubuntu22.04 OpenCV版本#xff1a;OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言#xff1a;C11
算法描述
在二值图像中查找轮廓。
该函数使用算法 253从二值图像中检索轮廓。轮廓是有用的工具#xff0c;可用于形状分析和对象检测与识别。参见 OpenC… 操作系统ubuntu22.04 OpenCV版本OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言C11
算法描述
在二值图像中查找轮廓。
该函数使用算法 253从二值图像中检索轮廓。轮廓是有用的工具可用于形状分析和对象检测与识别。参见 OpenCV 示例目录中的 squares.cpp。
findContours 是 OpenCV 库中的一个重要函数用于从二值图像中检测并提取轮廓。轮廓是指图像中具有连续边界像素的集合通常用于描述图像中的对象边界。findContours 函数可以从二值图像中找到所有连通的非零像素组成的轮廓并返回一组轮廓点。
函数原型1 void cv::findContours
(InputArray image,OutputArrayOfArrays contours,OutputArray hierarchy,int mode,int method,Point offset Point()
) 参数1 参数image Source, 源图像一个8位单通道图像。非零像素被视为1。零像素保持为0因此图像被视为二值图像。你可以使用 compare、inRange、threshold、adaptiveThreshold、Canny 等方法将灰度图像或彩色图像转换为二值图像。如果模式等于 RETR_CCOMP 或 RETR_FLOODFILL输入也可以是一个32位整数标签图像CV_32SC1。 参数contours 检测到的轮廓。每个轮廓存储为一个点的向量例如 std::vectorstd::vectorcv::Point。 参数hierarchy 可选的输出向量例如 std::vectorcv::Vec4i包含有关图像拓扑结构的信息。它有与轮廓数量相同数量的元素。对于每个第 i 个轮廓 contours[i]元素 hierarchy[i][0]、hierarchy[i][1]、hierarchy[i][2] 和 hierarchy[i][3] 分别设置为在同一层次级别下的下一个轮廓和前一个轮廓在 contours 中的0基础索引第一个子轮廓和父轮廓。如果对于轮廓 i 没有下一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓或嵌套轮廓hierarchy[i] 的相应元素将是负数。 参数mode 轮廓检索模式参考RetrievalModes 参数method 轮廓近似方法参考ContourApproximationModes。 参数offset 可选偏移量用于移动轮廓上的每一个点。这对于从图像的感兴趣区域ROI中提取轮廓并在整个图像上下文中分析这些轮廓时非常有用。
函数原型2
这是一个重载成员函数为方便提供。它与上述函数的不同之处仅在于它接受的参数 void cv::findContours
(InputArray image,OutputArrayOfArrays contours,int mode,int method,Point offset Point()
)
代码示例 #include iostream
#include opencv2/opencv.hppusing namespace std;
using namespace cv;int main()
{// 读取图像Mat img imread( /media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/hawk.jpg, IMREAD_GRAYSCALE );if ( img.empty() ){cerr Error: Image not found. endl;return -1;}// 定义一个感兴趣区域Rect roi( 260, 450, 250, 250 );Mat imgROI img( roi );// 二值化处理Mat binImg;threshold( imgROI, binImg, 200,255, THRESH_BINARY_INV );//imshow( binary Image, binImg );// 找到轮廓vector vector Point contours;vector Vec4i hierarchy;findContours( binImg, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point( roi.x, roi.y ) ); // 应用偏移量// 在原图上绘制轮廓Mat drawing Mat::zeros( img.size(), CV_8UC3 );for ( size_t i 0; i contours.size(); i ){Scalar color Scalar( 0, 255, 0 ); // 绿色drawContours( drawing, contours, i, color, 2, LINE_8, hierarchy, 0, Point() );}// 显示结果imshow( Original Image, img );imshow( Contours with Offset, drawing );waitKey( 0 );return 0;
}运行结果
