opencv findContours函数

OpenCV的`findContours`函数是用于在二值图像中查找轮廓的函数。它可以帮助我们提取出图像中的有意义的形状信息，例如物体轮廓和边缘。这个函数接受三个参数，分别是输入图像、轮廓检索模式和轮廓逼近方法。函数通过在二值图像中找到所有的轮廓，并将它们存储在向量中返回。

更具体的说，`findContours`函数的作用是将二值化图像中的对象轮廓检测出来，返回一个轮廓的向量。轮廓是一组连续的像素点的集合，可以表示图像中的任何形状。轮廓检索模式是指轮廓的检索方式，而轮廓逼近方法是指轮廓近似的方法。

例如，以下是使用`findContours`函数在一张图像中查找轮廓的示例代码：

Mat image = imread("example.png", 0);
Mat binary;
threshold(image, binary, 100, 255, THRESH_BINARY);
vector<vector<Point>> contours;
findContours(binary, contours, RETR_LIST, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

其中，`imread`函数是用来读取图像的函数，`threshold`函数是用来将图像二值化的函数。`RETR_LIST`表示检索所有的轮廓，`CHAIN_APPROX_SIMPLE`表示使用简单逼近方法来计算轮廓。最后，函数会将所有轮廓存储在`contours`向量中返回。

相关问题

OpenCV中findcontours函数hierarchy

在OpenCV中，findContours函数的第三个参数hierarchy是一个可选的输出向量，用于指示轮廓之间的关系。hierarchy向量的每个元素是一个长度为4的整型数组，它包含了当前轮廓的下一级轮廓、前一级轮廓、父轮廓和内嵌轮廓的索引。具体来说，hierarchy向量的第i个元素hierarchy[i]的含义如下：

- hierarchy[i][0]：下一级轮廓的索引，如果没有下一级轮廓则为-1；
- hierarchy[i][1]：前一级轮廓的索引，如果没有前一级轮廓则为-1；
- hierarchy[i][2]：父轮廓的索引，如果没有父轮廓则为-1；
- hierarchy[i][3]：内嵌轮廓的索引，如果当前轮廓不是内嵌轮廓则为-1。

可以利用hierarchy向量来实现一些高级的轮廓操作，例如找到所有的轮廓、找到所有的子轮廓、找到所有的边缘轮廓等等。需要注意的是，使用hierarchy向量会增加计算的复杂度，因此如果不需要这些信息，可以将hierarchy参数设置为NULL。

C++opencv中findContours函数用法

在C++的OpenCV中，findContours函数用于查找图像中的轮廓。其函数原型如下：

void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point());

其中，

- InputOutputArray image：输入图像，必须为8位单通道二进制图像。
- OutputArrayOfArrays contours：输出轮廓，为一个向量类型，包含所有检测到的轮廓。
- OutputArray hierarchy：轮廓的层次结构，可不传入该参数。
- int mode：轮廓检索模式，可取值为RETR_EXTERNAL、RETR_LIST、RETR_CCOMP和RETR_TREE。
- int method：轮廓逼近方法，可取值为CHAIN_APPROX_NONE、CHAIN_APPROX_SIMPLE、CHAIN_APPROX_TC89_L1和CHAIN_APPROX_TC89_KCOS。
- Point offset：轮廓点的可选偏移量。

例如，下面的代码使用findContours函数查找图像中的轮廓并在图像中绘制出来：

Mat image = imread("example.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat binary;
threshold(image, binary, 100, 255, THRESH_BINARY);
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());
Mat result = Mat::zeros(image.size(), CV_8UC3);
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
    drawContours(result, contours, i, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, hierarchy);
}
imshow("result", result);

其中，先使用threshold函数将图像二值化，然后使用findContours函数查找轮廓，并使用drawContours函数将轮廓绘制在新的图像上，最后显示结果图像。