for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { //先找到每个轮廓的面积 int area = contourArea(contours[i]); //打印出面积 cout << area << endl; if (area > 130 && area < 140 ) { float peri = arcLength(contours[i], true); vector<vector<Point>> conPoly(contours.size()); approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02 * peri, true); vector<Rect> boundRect(contours.size()); //绘制矩形边界框，将含纳每一个独立的形状 boundRect[i] = boundingRect(conPoly[i]); //将边界框打印在原图上 rectangle(img1, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), Scalar(0, 255, 0), 2); } }解释一下

这段代码是在对轮廓进行处理的过程中，找出满足一定条件的轮廓，并在原图上绘制出该轮廓对应的矩形边框。

具体流程如下：

1. 对于每一个轮廓，先计算其面积。

2. 如果该轮廓的面积在某个特定范围内（这里是130到140之间），则继续处理该轮廓。

3. 计算该轮廓的周长（即边界长度）。

4. 使用多边形逼近算法（`approxPolyDP`函数）对该轮廓进行逼近，得到近似多边形。

5. 创建一个矩形边界框（`Rect`类型），将该轮廓的边界框存储在`boundRect`向量中。

6. 在原图上绘制该轮廓对应的矩形边界框（`rectangle`函数）。

需要注意的是，这段代码中使用了一些向量（`vector`）类型的变量，例如`contours`、`conPoly`和`boundRect`。这些变量的作用是分别存储所有轮廓、多边形逼近后的轮廓和边界框。在处理过程中，这些向量会根据需要动态增长或缩小，以适应不同数量的轮廓。

相关问题

//轮廓发现与绘制 vector<vector<Point>> contours; vector<Vec4i> hierarchy; Vec4f line0, line1, line2, line3, line4, line5, line6, line7, line8, line9, line10, line11, line12, line13, line14, line15, line16, line17, line18, line19; findContours(edge, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point()); //绘制轮廓 for (int t = 0; t < hierarchy.size(); t++) { drawContours(edge, contours, t, Scalar(255, 255, 255), 1, 4); //printf("%d", t); } int m0, n0; for (m0 = 0; m0 < contours.size(); m0++) { for (n0 = 0; n0 < contours[m0].size(); n0++) cout << contours[m0][n0] << ""; cout << "\n"; }

这段代码是用于轮廓发现与绘制的。首先，调用`findContours()`函数对二值化图像`edge`进行轮廓发现，得到所有轮廓的坐标信息存储在`contours`向量中，同时每个轮廓的层级信息存储在`hierarchy`中。接着，使用`drawContours()`函数对每个轮廓进行绘制，这里使用白色线条绘制。最后，通过两层循环遍历`contours`向量中的每个轮廓，输出其中所有点的坐标信息。

代码解释具体算法// Find 轮廓 of possibles plates 求轮廓。求出图中所有的轮廓。这个算法会把全图的轮廓都计算出来，因此要进行筛选。 MatVector contours = new MatVector(); findContours(img_threshold, contours, // a vector of contours CV_RETR_EXTERNAL, // 提取外部轮廓 CV_CHAIN_APPROX_NONE); // all pixels of each contours Mat result = new Mat(); // 筛选。对轮廓求最小外接矩形，然后验证，不满足条件的淘汰。 Vector<RotatedRect> rects = new Vector<RotatedRect>(); for (int i = 0; i < contours.size(); ++i) { RotatedRect mr = minAreaRect(contours.get(i)); if (verifySizes(mr)) rects.add(mr); }

这段代码是用于在一张二值化的图像中寻找所有可能的车牌轮廓，并进行筛选。具体算法如下：

1. 使用 OpenCV 的 findContours 函数在二值化图像中寻找所有轮廓。
2. 使用 CV_RETR_EXTERNAL 参数表示只寻找最外边的轮廓。
3. 使用 CV_CHAIN_APPROX_NONE 参数表示保留所有轮廓上的像素点。
4. 对于每个轮廓，使用 minAreaRect 函数求出其最小外接矩形。
5. 使用 verifySizes 函数对每个最小外接矩形进行验证，不满足条件的被淘汰。
6. 最终，被筛选出来的最小外接矩形会被保存在 rects 向量中。

其中，verifySizes 函数的作用是检查一个最小外接矩形是否符合车牌的大小要求。具体实现可以根据具体需求进行修改。