cv2.findContours 找外圈的轮廓

cv2.findContours是OpenCV库中的一个函数，用于在图像中查找轮廓。它可以帮助我们找到图像中物体的边界，并将其表示为一系列的点集。

使用cv2.findContours函数需要传入一个二值化的图像作为输入参数。该函数会返回一个包含所有轮廓的列表，每个轮廓都是一个点集。

以下是cv2.findContours函数的基本用法：
contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method)

其中，参数image是输入的二值化图像，mode是轮廓检索模式，method是轮廓近似方法。

常用的轮廓检索模式有两种：
- cv2.RETR_EXTERNAL：只检测外部轮廓
- cv2.RETR_TREE：检测所有轮廓，并建立轮廓之间的层级关系

常用的轮廓近似方法有三种：
- cv2.CHAIN_APPROX_NONE：存储所有的轮廓点
- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：压缩水平、垂直和对角线方向上的冗余点，只保留端点
- cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1和cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：应用Teh-Chin链逼近算法

返回值contours是一个包含所有轮廓的列表，每个轮廓都是一个点集。hierarchy是一个包含轮廓层级关系的数组。

相关问题

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中心为空的圆圈通常指的是环形，它有两个轮廓：内轮廓和外轮廓。如果您想查找中心为空的圆圈的两个轮廓，可以使用cv::findContours函数，并指定RETR_LIST模式。以下是一个示例代码：

cv::Mat img; // 二值化图像
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
cv::findContours(img, contours, hierarchy, cv::RETR_LIST, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

// 遍历轮廓
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
    double area = cv::contourArea(contours[i]);
    // 如果轮廓面积太小，则跳过
    if (area < 100) continue;
    // 判断轮廓是否为环形
    std::vector<cv::Point> hull;
    cv::convexHull(contours[i], hull);
    double hull_area = cv::contourArea(hull);
    if (std::abs(hull_area - area) > 1e-3) continue;
    // 计算内外轮廓
    std::vector<std::vector<cv::Point>> inner_contours, outer_contours;
    cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(img.size(), CV_8UC1);
    cv::drawContours(mask, contours, i, cv::Scalar(255), cv::FILLED);
    cv::findContours(mask, inner_contours, cv::RETR_LIST, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    cv::drawContours(mask, inner_contours, -1, cv::Scalar(0), cv::FILLED);
    cv::findContours(mask, outer_contours, cv::RETR_LIST, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    // 绘制内外轮廓
    cv::drawContours(img, inner_contours, -1, cv::Scalar(255), 2);
    cv::drawContours(img, outer_contours, -1, cv::Scalar(255), 2);
}

上述代码首先遍历所有轮廓，计算其面积并判断是否太小。然后使用cv::convexHull函数计算轮廓的凸包，并计算凸包面积。如果轮廓面积与凸包面积差异较大，则认为它不是环形。然后使用cv::drawContours函数生成轮廓掩码，并使用cv::findContours函数查找内外轮廓。最后使用cv::drawContours函数绘制内外轮廓。

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在OpenCVSharp中，如果你想要从图像中提取出联通区域的内圈矩形，并滤掉外圈较大的矩形，你可以按照以下步骤操作：

1. **读取和预处理图像**:
首先，使用`cv2.imread()`函数加载图片，然后可以应用灰度化、二值化等处理以简化后续操作。

using OpenCvSharp;
// ...

Mat srcImage = Cv2.ImRead("your_image.jpg", ImreadModes.Color);
Mat grayImage = new Mat();
Cv2.CvtColor(srcImage, grayImage, ColorConversionCodes.Bgr2Gray);
Mat binaryImage = new Mat();
Cv2.Threshold(grayImage, binaryImage, thresholdValue, 255, ThresholdTypes.Binary);

2. **连接组件分析（Connected Component Analysis, CCA）**:
使用`Cv2.FindContours()`找到所有的连通区域，包括内外圈。这里需要指定轮廓检测模式和链接算法。