opencv 轮廓提取c

根据提供的引用内容，我可以告诉你OpenCV是一个开源计算机视觉库，可以在许多编程语言中使用，包括C ++，Python和Java等。它提供了各种各样的计算机视觉和图像处理功能，包括轮廓提取。轮廓提取是指从二值图像中提取对象轮廓的过程，可以帮助我们检测和识别对象。在OpenCV中，可以使用cv::findContours函数来进行轮廓提取。该函数需要一个二值图像作为输入，并返回一系列轮廓，每个轮廓都是一组点。您可以使用这些点来绘制和分析对象轮廓。

--相关问题--:

相关问题

OpenCV C++ 轮廓提取坐标和中心点的代码

### 回答1：
以下是提取轮廓坐标和中心点的代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat src = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat binary;
    threshold(src, binary, 100, 255, THRESH_BINARY);

    vector<vector<Point>> contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;
    findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    for (size_t i = ; i < contours.size(); i++)
    {
        // 计算轮廓的中心点
        Moments mu = moments(contours[i]);
        Point2f center(mu.m10 / mu.m00, mu.m01 / mu.m00);
        cout << "Contour " << i << " center: " << center << endl;

        // 输出轮廓的坐标
        for (size_t j = ; j < contours[i].size(); j++)
        {
            cout << "Contour " << i << " point " << j << ": " << contours[i][j] << endl;
        }
    }

    return ;
}

这段代码可以读取一张灰度图像，提取其轮廓，并输出每个轮廓的坐标和中心点。

### 回答2：
以下是使用OpenCV C进行轮廓提取，并获取轮廓坐标和中心点的代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat image = imread("example.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    // 阈值化图像
    threshold(image, image, 128, 255, THRESH_BINARY);

    // 查找轮廓
    std::vector<std::vector<Point>> contours;
    findContours(image, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 遍历每个轮廓
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        // 绘制轮廓
        drawContours(image, contours, i, Scalar(255), 2);

        // 计算轮廓的中心点
        Moments m = moments(contours[i]);
        Point center(m.m10 / m.m00, m.m01 / m.m00);

        // 输出轮廓坐标和中心点
        printf("Contour %d:\n", i);
        for (int j = 0; j < contours[i].size(); j++)
        {
            printf("Point %d: (%d, %d)\n", j, contours[i][j].x, contours[i][j].y);
        }
        printf("Center: (%d, %d)\n", center.x, center.y);
    }

    // 显示结果
    imshow("Contours", image);
    waitKey(0);

    return 0;
}

请注意，您需要将图像文件名更改为实际使用的图像文件，并根据需要进行其他适应性更改。此代码可用于提取图像中的轮廓，然后计算每个轮廓的中心点，并打印出轮廓坐标和中心点的值。

### 回答3：
确定OpenCV版本：
首先，需要确定使用的OpenCV版本是C++还是C。如果是C++版本，可以使用cv::findContours函数来提取轮廓坐标和中心点。

C++代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main()
{
    // 加载图像
    cv::Mat image = cv::imread("input.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    // 二值化图像
    cv::Mat binaryImage;
    cv::threshold(image, binaryImage, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);

    // 寻找轮廓
    std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
    std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
    cv::findContours(binaryImage, contours, hierarchy, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 遍历每个轮廓
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        // 计算轮廓中心点坐标
        cv::Moments moments = cv::moments(contours[i]);
        cv::Point center(moments.m10 / moments.m00, moments.m01 / moments.m00);

        // 打印轮廓坐标和中心点坐标
        std::cout << "Contour #" << i << std::endl;
        for (int j = 0; j < contours[i].size(); j++)
        {
            std::cout << "Coordinate: (" << contours[i][j].x << ", " << contours[i][j].y << ")" << std::endl;
        }
        std::cout << "Center: (" << center.x << ", " << center.y << ")" << std::endl;
    }

    return 0;
}

以上示例代码假设输入的图像是灰度图像，二值化阈值为128，且只提取外部轮廓（RETR_EXTERNAL）。

如果使用的是C版本的OpenCV，可以参考以下代码进行相应修改：

C代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>
#include <stdio.h>

int main()
{
    // 加载图像
    IplImage* image = cvLoadImage("input.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    CvMat* binaryImage = cvCreateMat(image->height, image->width, CV_8UC1);

    // 二值化图像
    cvThreshold(image, binaryImage, 128, 255, CV_THRESH_BINARY);

    // 寻找轮廓
    CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
    CvSeq* contours = NULL;
    cvFindContours(binaryImage, storage, &contours, sizeof(CvContour), CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 遍历每个轮廓
    int i = 0;
    for (CvSeq* contour = contours; contour != NULL; contour = contour->h_next)
    {
        CvMoments moments;
        cvMoments(contour, &moments);
        int cX = (int)(moments.m10 / moments.m00);
        int cY = (int)(moments.m01 / moments.m00);
        printf("Contour #%d\n", i++);
        for (int j = 0; j < contour->total; j++)
        {
            CvPoint* pt = (CvPoint*)cvGetSeqElem(contour, j);
            printf("Coordinate: (%d, %d)\n", pt->x, pt->y);
        }
        printf("Center: (%d, %d)\n", cX, cY);
    }

    cvReleaseImage(&image);
    cvReleaseMat(&binaryImage);
    cvReleaseMemStorage(&storage);

    return 0;
}

请注意，在C版本的OpenCV中，使用的是IplImage和CvMat来表示图像，使用CvMemStorage和CvSeq来处理轮廓。

以上两个示例代码中的input.png是作为输入图像的文件名。你需要根据实际图像的文件名进行修改。

opencv骨架提取c++

### 回答1：
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个面向计算机视觉和机器学习应用的开源库。在OpenCV中，骨架提取是指从图像中提取出物体的主要结构或骨架。

在C语言中，可以使用OpenCV的函数和算法来实现骨架提取。下面是一个示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    
    // 对图像进行二值化处理
    cv::Mat binaryImage;
    cv::threshold(image, binaryImage, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);

    // 使用距离变换算法获取前景物体的距离图像
    cv::Mat distanceTransform;
    cv::distanceTransform(binaryImage, distanceTransform, cv::DIST_L2, 3);
    
    // 对距离图像进行二值化处理
    cv::Mat binaryDistanceTransform;
    cv::threshold(distanceTransform, binaryDistanceTransform, 0.8 * cv::norm(distanceTransform), 255, cv::THRESH_BINARY);

    // 对二值化的距离图像进行骨架提取
    cv::Mat skeleton;
    cv::ximgproc::thinning(binaryDistanceTransform, skeleton, cv::ximgproc::THINNING_ZHANGSUEN);

    // 显示原始图像和提取出的骨架
    cv::imshow("Original Image", image);
    cv::imshow("Skeleton", skeleton);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在上面的示例代码中，我们首先读取了一幅灰度图像，并对图像进行二值化处理。然后，我们使用距离变换算法获取前景物体的距离图像。接着，我们对距离图像进行二值化处理，得到二值化的距离图像。最后，我们使用骨架提取算法对二值化的距离图像进行骨架提取。最终，我们将原始图像和提取出的骨架显示出来。

通过上述步骤，我们就可以使用OpenCV的函数和算法实现骨架提取。该方法可以应用于各种图像处理任务，例如形态学分析、目标识别和跟踪等。

### 回答2：
骨架提取是指从二值图像中提取出物体的主要轮廓或骨架结构的一种图像分析方法。在OpenCV中，我们可以使用以下步骤来实现骨架提取的算法。

步骤1：读取图像
首先，我们需要使用OpenCV读取输入图像。可以使用函数cv::imread()来读取图像，并将图像存储在一个cv::Mat对象中。

步骤2：二值化处理
接下来，我们需要将读取到的彩色图像转换为二值图像。可以使用函数cv::cvtColor()将彩色图像转换为灰度图像，接着使用函数cv::threshold()对灰度图像进行阈值处理，将图像转换为二值图像。

步骤3：骨架提取
在OpenCV中，骨架提取可以通过腐蚀和膨胀操作来实现。我们可以使用函数cv::erode()对二值图像进行多次腐蚀操作，并使用函数cv::dilate()对腐蚀后的图像进行多次膨胀操作。通过这种迭代的方式，最终得到的图像将是物体的骨架。

步骤4：显示结果
最后，我们可以使用函数cv::imshow()将结果图像显示出来，以便我们观察骨架提取的效果。可以使用函数cv::waitKey()等待用户按下按键，并使用函数cv::destroyAllWindows()关闭图像窗口。

总结：
通过以上步骤，我们可以在OpenCV中实现骨架提取的算法。这个算法可以应用在许多领域，如数字图像处理、计算机视觉等。它可以帮助我们分析图像中物体的形状、结构等特征，对于图像分析和图像识别等任务有很大的作用。

### 回答3：
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉的功能。骨架提取是其中的一项功能，用于从图像中提取出物体的主要轮廓。

在C语言中使用OpenCV进行骨架提取的过程如下：
1. 首先，需要包含OpenCV库的头文件，以及定义一个用于存储图像的变量。
2. 使用OpenCV的函数加载要处理的图像。
3. 对图像进行预处理，例如灰度化、二值化等操作。这可以通过使用OpenCV提供的函数来实现。
4. 应用骨架提取算法来获取图像中物体的主要轮廓。在OpenCV中，可以使用函数cv::morphologyEx()来实现骨架提取。该函数需要指定要使用的结构元素和操作类型。
5. 最后，将处理后的图像保存到指定的位置，或进行其他后续处理。

总之，通过使用OpenCV的骨架提取功能，我们可以从图像中提取出物体的主要轮廓，这对于进行形状分析、目标检测等计算机视觉任务非常有用。在C语言中，可以通过调用OpenCV提供的相应函数来实现该功能。