opencv c++中findContours的语法

findContours函数的语法如下：

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

函数参数说明：

- `image`：输入图像，必须为8位单通道二值图像，非零像素表示轮廓，0像素表示背景。
- `contours`：输出参数，用于存储检测到的轮廓，每个轮廓都表示为一组点的向量。
- `hierarchy`：输出参数，用于存储轮廓之间的关系，可选参数。
- `mode`：轮廓检索模式，可选值包括`RETR_EXTERNAL`（只检测最外层轮廓）、`RETR_LIST`（检测所有轮廓，但不建立轮廓的层次结构）、`RETR_CCOMP`（检测所有轮廓，并将轮廓分为两级层次结构，顶层为物体的外部边界，次层为物体内部的空洞边界）、`RETR_TREE`（检测所有轮廓，并重建轮廓的完整层次结构）。
- `method`：轮廓逼近方法，可选值包括`CHAIN_APPROX_NONE`（保存所有的轮廓点）、`CHAIN_APPROX_SIMPLE`（压缩水平、垂直和对角线方向上的冗余点，仅保留轮廓的端点）、`CHAIN_APPROX_TC89_L1`、`CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`（使用Teh-Chinl链逼近算法中的一个）。
- `offset`：可选参数，偏移量。

函数返回值为void类型，表示没有返回值。

相关问题

opencv c++中findcontours语法

在OpenCV C++中，`findContours`函数的语法如下：

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

其中，参数含义如下：

- `image`：输入的二值图像，通常为经过边缘检测后得到的图像。
- `contours`：输出的轮廓，为一个`vector<vector<Point> >`类型的数组，其中每个元素表示一个轮廓，包含一系列点的坐标。
- `hierarchy`：输出的轮廓的层级关系，为一个`vector<Vec4i>`类型的数组，其中每个元素包含四个整数，分别表示当前轮廓的父轮廓、子轮廓、内嵌轮廓和外层轮廓的索引。
- `mode`：轮廓检索模式，可以取以下值：
- `RETR_EXTERNAL`：只检索最外层的轮廓。
- `RETR_LIST`：检索所有轮廓，但不建立轮廓间的层级关系。
- `RETR_CCOMP`：检索所有轮廓，并将轮廓分为两层：顶层为各部分的外部边界，次层为空洞的边界。
- `RETR_TREE`：检索所有轮廓，并重构嵌套轮廓的完整层级关系。
- `method`：轮廓逼近方法，可以取以下值：
- `CHAIN_APPROX_NONE`：保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内。
- `CHAIN_APPROX_SIMPLE`：压缩水平、垂直和对角线方向上的像素，仅保留终点坐标。
- `CHAIN_APPROX_TC89_L1`：使用Teh-Chin链逼近算法中的L1距离。
- `CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`：使用Teh-Chin链逼近算法中的Kcos距离。
- `offset`：可选的偏移量，用于指定轮廓点坐标的偏移值。

例如，在检测最外层轮廓并使用简单的轮廓逼近方法时，可以这样调用`findContours`函数：

Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat img_canny;
Canny(img, img_canny, 100, 200);

vector<vector<Point>> contours;
findContours(img_canny, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

这将读入名为`test.jpg`的灰度图像，对其进行Canny边缘检测，并在其中寻找最外层轮廓，使用简单的轮廓逼近方法。最终，找到的轮廓将存储在`contours`向量内。

通过c++语法帮我利用opencv在qt界面上通过调用摄像头，写形状检测矩形的代码（绘制矩形框）

当然可以！以下是一个基于C++和OpenCV的示例代码，用于在Qt界面上调用摄像头并进行形状检测（矩形），并在画面中绘制矩形框：

#include <QCoreApplication>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char *argv[])
{
    QCoreApplication a(argc, argv);

    // 打开摄像头
    VideoCapture cap(0);
    if (!cap.isOpened())
    {
        qDebug() << "无法打开摄像头！";
        return -1;
    }

    // 创建窗口
    namedWindow("Shape Detection", WINDOW_NORMAL);

    while (true)
    {
        Mat frame;
        cap >> frame; // 读取摄像头图像

        // 将图像转换为灰度图像
        Mat gray_frame;
        cvtColor(frame, gray_frame, COLOR_BGR2GRAY);

        // 对灰度图像进行阈值处理，提取形状
        Mat binary_frame;
        threshold(gray_frame, binary_frame, 127, 255, THRESH_BINARY);

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

        // 对每个轮廓进行形状检测并绘制矩形框
        for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
        {
            // 计算轮廓的周长
            double perimeter = arcLength(contours[i], true);

            // 进行形状近似，获取多边形的顶点
            std::vector<Point> approx;
            approxPolyDP(contours[i], approx, 0.04 * perimeter, true);

            // 如果近似的顶点数为4，则为矩形
            if (approx.size() == 4)
            {
                Rect bounding_rect = boundingRect(approx);
                rectangle(frame, bounding_rect, Scalar(0, 255, 0), 2);
            }
        }

        // 显示图像
        imshow("Shape Detection", frame);

        // 按Esc键退出循环
        if (waitKey(1) == 27)
            break;
    }

    // 释放摄像头和销毁窗口
    cap.release();
    destroyAllWindows();

    return a.exec();
}

请确保已经正确配置了Qt和OpenCV，并将代码中的`#include`和`using namespace`语句适配到您的项目中。然后，您可以将其编译并运行，将会显示一个名为"Shape Detection"的窗口，其中会实时显示摄像头捕获到的图像，并在检测到的矩形区域绘制矩形框。

请注意，这只是一个简单的示例，可能无法适应所有场景。您可能需要根据您的具体需求进行调整和优化。