Emgucv FindContours
时间: 2024-06-14 16:07:53 浏览: 15
EmguCV是一个基于OpenCV的跨平台图像处理库,而FindContours是EmguCV中的一个函数,用于在图像中查找轮廓。
FindContours函数的语法如下:
```
public static void FindContours(
Image<Gray, byte> image,
List<VectorOfPoint> contours,
IOutputArray hierarchy,
RetrType mode,
ChainApproxMethod method,
Point offset = null
)
```
参数说明:
- image:输入的二值化图像,通常为灰度图像。
- contours:用于存储找到的轮廓的列表。
- hierarchy:用于存储轮廓的层次结构信息。
- mode:轮廓检索模式,有几种可选的模式,如RETR_EXTERNAL、RETR_LIST等。
- method:轮廓近似方法,有几种可选的方法,如CHAIN_APPROX_SIMPLE、CHAIN_APPROX_TC89_L1等。
- offset:可选参数,指定轮廓相对于原始图像的偏移量。
FindContours函数会在输入的图像中查找轮廓,并将找到的轮廓存储在contours列表中。同时,也会将轮廓的层次结构信息存储在hierarchy中。
相关问题
emgucv色块分割
对于使用EmguCV进行色块分割,可以按照以下步骤进行操作:
1. 导入EmguCV库和相关命名空间:
```C#
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.CvEnum;
using Emgu.CV.Structure;
```
2. 加载图像:
```C#
Image<Bgr, byte> image = new Image<Bgr, byte>("your_image_path");
```
3. 转换颜色空间:
```C#
Image<Hsv, byte> hsvImage = image.Convert<Hsv, byte>();
```
4. 定义颜色范围:
```C#
Hsv lower = new Hsv(minHue, minSaturation, minValue); // 设置最小H、S和V值
Hsv upper = new Hsv(maxHue, maxSaturation, maxValue); // 设置最大H、S和V值
```
5. 创建掩码图像:
```C#
Image<Gray, byte> mask = hsvImage.InRange(lower, upper);
```
6. 进行形态学操作(可选):
```C#
Mat kernel = CvInvoke.GetStructuringElement(ElementShape.Rectangle, new Size(5, 5), new Point(-1, -1));
CvInvoke.MorphologyEx(mask, mask, MorphOp.Open, kernel, new Point(-1, -1), iterations);
```
7. 查找轮廓:
```C#
VectorOfVectorOfPoint contours = new VectorOfVectorOfPoint();
Mat hierarchy = new Mat();
CvInvoke.FindContours(mask, contours, hierarchy, RetrType.External, ChainApproxMethod.ChainApproxSimple);
```
8. 绘制检测到的轮廓:
```C#
Image<Bgr, byte> resultImage = image.CopyBlank();
CvInvoke.DrawContours(resultImage, contours, -1, new MCvScalar(0, 0, 255), 2);
```
以上步骤会将图像中符合颜色范围的色块分割出来,并在原图上绘制出检测到的轮廓。你可以根据具体需求调整颜色范围、形态学操作等参数。
是opencv 不是EmguCV
非常抱歉,我理解有误,以下是使用 OpenCV 在 C# 中求直线与轮廓的交点的代码示例:
```csharp
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.CvEnum;
using Emgu.CV.Structure;
// 读取图像并转为灰度图像
Mat img = CvInvoke.Imread("image.jpg", ImreadModes.Grayscale);
// Canny边缘检测
Mat edges = new Mat();
CvInvoke.Canny(img, edges, 50, 150);
// 寻找轮廓
VectorOfVectorOfPoint contours = new VectorOfVectorOfPoint();
Mat hierarchy = new Mat();
CvInvoke.FindContours(edges, contours, hierarchy, RetrType.External, ChainApproxMethod.ChainApproxSimple);
// 遍历轮廓
for (int i = 0; i < contours.Size; i++)
{
// 对轮廓进行逼近
VectorOfPoint approx = new VectorOfPoint();
CvInvoke.ApproxPolyDP(contours[i], approx, 0.01 * CvInvoke.ArcLength(contours[i], true), true);
// 遍历逼近后的点
for (int j = 0; j < approx.Size; j++)
{
// 获取直线的两个端点
Point p1 = approx[j];
Point p2 = approx[(j + 1) % approx.Size];
// 判断直线端点是否在轮廓内
if (CvInvoke.PointPolygonTest(contours[i], p1, false) > 0 && CvInvoke.PointPolygonTest(contours[i], p2, false) > 0)
{
// 直线与轮廓有交点,输出交点坐标
Console.WriteLine("Line intersection point: ({0}, {1})", p1.X, p1.Y);
}
}
}
```
其中,`CvInvoke.Imread()` 方法用于读取图像并转换为灰度图像,`CvInvoke.Canny()` 方法用于进行 Canny 边缘检测,`CvInvoke.FindContours()` 方法用于寻找轮廓,`CvInvoke.ApproxPolyDP()` 方法用于对轮廓进行逼近,`CvInvoke.PointPolygonTest()` 方法用于判断直线端点是否在轮廓内。
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