vector<vector<Point>> contours; vector<Vec4i> hierarchy;定义不完整

这段代码定义了两个变量contours和hierarchy，它们的数据类型分别是vector<vector<Point>>和vector<Vec4i>。

vector<vector<Point>>是一个二维向量，其中每个元素是一个Point类型的向量。通常用来存储轮廓点的坐标信息。

vector<Vec4i>是一个一维向量，其中每个元素是一个四维整型向量。通常用来存储轮廓之间的关系，如轮廓的父子关系等。

但是，这段代码定义的时候缺少了变量名，所以代码是不完整的。正确的定义应该是类似于这样的：

vector<vector<Point>> contours;     
vector<Vec4i> hierarchy;

其中，contours和hierarchy是变量名，可以根据实际需要自行命名。

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。

分析一下这段代码并告诉我里面函数的用法// 特征提取和匹配，SIFT和FLANN vector<Point> src_pts, dst_pts; p.feature(img1_close, img2_close, &src_pts, &dst_pts); // 几何变换，透视变换 Mat H = findHomography(src_pts, dst_pts, RANSAC); Mat img2_warped; warpPerspective(img2_close, img2_warped, H, img1_close.size()); // 差分运算，绝对差分 Mat diff; absdiff(img1_close, img2_warped, diff); // 连通域检测，二值化、标记、筛选 Mat diff_bin; bool isDifferent = false; threshold(diff, diff_bin, 50, 255, THRESH_BINARY); vector<vector<Point>> diff_contours; vector<Vec4i> diff_hierarchy; vector<Rect> diff_rects; findContours(diff_bin, diff_contours, diff_hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); for (auto& c : diff_contours) { if (contourArea(c) > 1000) { diff_rects.push_back(boundingRect(c)); isDifferent = true; } } // 矩形框绘制，最小外接矩形 p.draw(imageDamaged, diff_rects, isDifferent);

这段代码是一个图像处理的过程，具体分为以下步骤：

1. 特征提取和匹配：使用 SIFT 特征提取算法和 FLANN 匹配算法，对两张图像进行特征提取和匹配，得到匹配点对应的坐标。
2. 几何变换：使用透视变换，将第二张图像变换到和第一张图像相同的视角和大小。
3. 差分运算：对两张图像进行绝对差分运算，得到两张图像差异的二值化图像。
4. 连通域检测：使用矩形框筛选差异区域，将差异区域用矩形框绘制在原始图像上。

具体来说，代码中使用了以下函数：

1. `feature`: 该函数使用 SIFT 特征提取算法和 FLANN 匹配算法，对两张图像进行特征提取和匹配，得到匹配点对应的坐标。
2. `findHomography`: 该函数使用 RANSAC 算法，根据特征点的对应坐标计算出两张图像之间的透视变换矩阵 H。
3. `warpPerspective`: 该函数使用透视变换矩阵 H，将第二张图像变换到和第一张图像相同的视角和大小。
4. `absdiff`: 该函数对两张图像进行绝对差分运算，得到两张图像差异的二值化图像。
5. `threshold`: 该函数对差异图像进行阈值处理，将像素值大于 50 的像素设置为 255。
6. `findContours`: 该函数对二值化后的差异图像进行连通域检测，得到各个连通域的轮廓。
7. `contourArea`: 该函数计算轮廓的面积。
8. `boundingRect`: 该函数计算轮廓的最小外接矩形。
9. `draw`: 该函数将矩形框绘制在原始图像上，用于标记差异区域。

总的来说，这段代码的作用是对两张图像进行特征提取、透视变换、差分运算、连通域检测和矩形框绘制，以便找出两张图像之间的差异区域。