CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE

这是关于OpenCV库中的两个常量。CV_RETR_CCOMP用于设置轮廓检测时的检索模式，表示检索所有的轮廓并将它们组织为两级层次结构。CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE用于设置轮廓近似方法，表示使用简单的近似方法来压缩轮廓，只保留关键点。

这些常量主要用于图像处理和计算机视觉领域，帮助我们在图像中检测和分析轮廓。如果你有关于这些常量的具体应用或其他相关问题，我可以提供更详细的解答。

相关问题

qt OpenCV RETR_CCOMP 取底层

在使用 OpenCV 的 RETR_CCOMP 模式时，您可以使用函数 cv::findContours() 来查找轮廓并获取每个轮廓的层次结构信息。该函数的第三个参数 hierarchy 是一个向量，它存储了每个轮廓的层次结构信息。每个元素都是一个四元组，其中包括轮廓的父轮廓、子轮廓、第一个内嵌轮廓以及下一个同级轮廓的索引。

下面是一个示例代码，演示如何使用 RETR_CCOMP 模式和 findContours() 函数来获取轮廓的底层信息：

// 读取图像
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

// 转换为灰度图像
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

// 二值化
cv::Mat binary;
cv::threshold(gray, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);

// 查找轮廓
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
cv::findContours(binary, contours, hierarchy, cv::RETR_CCOMP, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

// 遍历每个轮廓
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
    // 如果该轮廓没有父轮廓，说明它是最外层的轮廓
    if (hierarchy[i][3] == -1) {
        // 处理底层轮廓
        // ...
    }
}

在上面的代码中，我们首先读取一张图像，并将其转换为灰度图像和二值图像。然后，我们使用 findContours() 函数查找轮廓，并将轮廓存储在 contours 向量中，层次结构信息存储在 hierarchy 向量中。最后，我们遍历每个轮廓，如果该轮廓没有父轮廓，说明它是最外层的轮廓，我们可以将其视为底层轮廓进行处理。

Python中cv2.CC_STAT_AREA的用法

在Python的OpenCV库（cv2）中，`CC_STAT_AREA`是一个常量，它代表了轮廓属性（contour properties）中的“面积”计算标志。当你使用`findContours()`函数检测到图像中的轮廓，并对轮廓应用统计信息时，可以使用`cv2.contourArea()`函数，这个函数会返回轮廓的面积。`CC_STAT_AREA`通常作为参数传递给`cv2.RETR_EXTERNAL`或`cv2.RETR_CCOMP`等轮廓检索模式之一，以便获取所有外部轮廓或填充轮廓的面积。

例如，以下代码展示了如何使用：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转换为灰度
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 找到轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历轮廓并计算每个轮廓的面积
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    print(f"轮廓 {contour} 的面积: {area}")

在这个例子中，`CC_STAT_AREA`并没有直接用在函数调用中，但它被包含在`cv2.RETR_EXTERNAL`的参数中，表示我们想要轮廓的统计信息里包含面积。