C# Cv2.FindContours
时间: 2024-06-15 16:06:31 浏览: 11
Cv2.FindContours是C#中OpenCV库的一个函数,用于在图像中查找轮廓。它可以帮助我们检测和提取出图像中的边界。
该函数的语法如下:
```
Cv2.FindContours(Mat image, RetrievalModes retrievalMode, ContourApproximationModes contourApproximationMode)
```
其中,参数说明如下:
- `image`:输入的二值化图像,通常为灰度图像或二值图像。
- `retrievalMode`:轮廓检索模式,指定轮廓的检索方式,有四种模式可选。
- `contourApproximationMode`:轮廓逼近方法,指定轮廓的逼近方式,有三种方法可选。
函数的返回值是一个包含所有轮廓的列表,每个轮廓都是一个点的集合。
相关问题
c# Cv2.FindContours
Cv2.FindContours是OpenCV库中的一个函数,用于在图像中查找轮廓。它的语法如下:
```csharp
Cv2.FindContours(Mat image, RetrievalModes mode, ContourApproximationModes method, Point[][] contours, HierarchyIndex[] hierarchy, int mode)
```
其中,参数的含义如下:
- `mode`:轮廓检索模式,指定轮廓的层次结构。常用的模式有`RETR_EXTERNAL`(只检测外部轮廓)和`RETR_TREE`(检测所有轮廓并建立完整的层次结构)。
- `method`:轮廓逼近方法,指定轮廓的近似算法。常用的方法有`CHAIN_APPROX_SIMPLE`(使用简单的近似算法保存轮廓信息)和`CHAIN_APPROX_TC89_L1`(使用teh-Chinl chain近似算法保存轮廓信息)。
- `contours`:输出参数,用于存储检测到的轮廓。
- `hierarchy`:输出参数,用于存储轮廓的层次结构信息。
- `mode`:轮廓近似方法的参数,仅在`CHAIN_APPROX_TC89_L1`方法中使用。
以下是一个示例代码,演示了如何使用Cv2.FindContours函数查找图像中的轮廓:
```csharp
using OpenCvSharp;
Mat image = new Mat("image.jpg", ImreadModes.GrayScale);
Mat binaryImage = new Mat();
Cv2.Threshold(image, binaryImage, 128, 255, ThresholdTypes.Binary);
Point[][] contours;
HierarchyIndex[] hierarchy;
Cv2.FindContours(binaryImage, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.Tree, ContourApproximationModes.ChainApproxSimple);
// 遍历并绘制轮廓
for (int i = 0; i < contours.Length; i++)
{
Cv2.DrawContours(image, contours, i, Scalar.Red, 2);
}
Cv2.ImShow("Contours", image);
Cv2.WaitKey(0);
Cv2.DestroyAllWindows();
```
请注意,以上示例代码是使用C#语言编写的,需要在项目中引入OpenCvSharp库。另外,示例中的`image.jpg`是待处理的图像文件路径,你可以根据实际情况进行修改。
C# findContours
在C#中,findContours是一个用于图像处理的函数,它可以用来查找图像中的轮廓。轮廓是图像中连续的边界线,可以用于识别和分析图像中的对象。
在OpenCV库中,findContours函数可以通过传入二值化图像来查找轮廓。它返回一个包含所有轮廓的列表,每个轮廓都是一个点的集合。
以下是使用C#中的OpenCvSharp库进行findContours的示例代码:
```csharp
using OpenCvSharp;
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
// 读取图像
Mat image = Cv2.ImRead("image.jpg", ImreadModes.GrayScale);
// 二值化图像
Mat binaryImage = new Mat();
Cv2.Threshold(image, binaryImage, 128, 255, ThresholdTypes.Binary);
// 查找轮廓
Point[][] contours;
HierarchyIndex[] hierarchy;
Cv2.FindContours(binaryImage, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple);
// 绘制轮廓
Mat result = new Mat();
Cv2.CvtColor(image, result, ColorConversionCodes.GRAY2BGR);
Cv2.DrawContours(result, contours, -1, Scalar.Red, 2);
// 显示结果
Cv2.ImShow("Contours", result);
Cv2.WaitKey(0);
}
}
```
在上述示例代码中,首先读取了一张图像,并将其转换为灰度图像。然后使用阈值化将图像转换为二值图像。接下来,使用findContours函数查找轮廓,并将结果绘制在原始图像上。最后,显示结果图像。
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