c++ opencv轮廓排序

在OpenCV中，轮廓排序可以按照不同的标准进行，例如轮廓的面积、宽度、高度或轮廓的位置等。

要对轮廓进行排序，首先需要找到并检测图像中的所有轮廓。可以使用findContours函数来做到这一点。该函数返回一个轮廓的列表。

然后，可以根据轮廓的特征对轮廓进行排序。例如，如果要根据轮廓的面积进行排序，可以使用contourArea函数计算每个轮廓的面积，并将其作为排序的依据。

将这些轮廓特征值存储在一个列表中，并使用Python的sort函数对其进行排序。sort函数将根据给定的排序依据对轮廓进行排序。

排序后，可以按照排序的顺序访问轮廓并进行进一步的处理或分析。例如，可以绘制排序后的轮廓，或选择具有特定特征的轮廓进行后续操作。

需要注意的是，对于某些特征较小的轮廓，可以设置一个阈值来排除它们，以减少处理的数量和提高效率。

总而言之，OpenCV提供了在轮廓上进行排序的功能，可以根据不同的特征对轮廓进行排序，从而实现对轮廓的灵活控制和处理。

相关问题

c++opencv轮廓识别

C++ OpenCV轮廓识别是一种图像处理技术，它可以通过检测图像中的轮廓来识别出物体的形状和大小。在OpenCV中，轮廓是一组连续的点，表示相同颜色或强度的区域的边界。轮廓识别可以通过以下步骤实现：
1. 读取图像并将其转换为灰度图像。
2. 对图像进行二值化处理，以便更好地检测轮廓。
3. 使用findContours函数查找图像中的轮廓。
4. 对轮廓进行过滤和排序，以便更好地识别物体。
5. 绘制轮廓并在图像中标记物体。

在C++ OpenCV中，轮廓通常表示为vector<vector<Point>>类型的变量，其中每个vector<Point>表示一个轮廓。可以使用vector<Vec4i>类型的变量来存储轮廓的层次结构。此外，可以使用vector<Rect>或vector<RotatedRect>类型的变量来存储物体的边界框或旋转矩形。

C++opencv轮廓高亮显示

在C++中使用OpenCV库进行轮廓高亮显示的步骤如下：

1. 导入OpenCV库：

   #include <opencv2/opencv.hpp>

2. 读取图像：

   cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

3. 转换为灰度图像：

   cv::Mat grayImage;
   cv::cvtColor(image, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);

4. 进行边缘检测：

   cv::Mat edges;
   cv::Canny(grayImage, edges, threshold1, threshold2);

其中，`threshold1`和`threshold2`是边缘检测的阈值，可以根据具体情况进行调整。

5. 查找轮廓：

   std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
   cv::findContours(edges, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

`contours`是一个存储轮廓点的向量，每个轮廓由一组点构成。

6. 绘制轮廓：

   cv::Mat result = image.clone();
   cv::drawContours(result, contours, -1, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);

`result`是绘制了轮廓的图像，`cv::Scalar(0, 0, 255)`表示绘制的颜色为红色，`2`表示绘制的线宽。

7. 显示结果：

   cv::imshow("Contours", result);
   cv::waitKey(0);

这段代码将显示包含轮廓的图像窗口，并等待用户按下任意键关闭窗口。