opencv 轮廓数量 C++

要获取 OpenCV C++ 中图像中的轮廓数量，可以使用 `findContours` 函数来查找轮廓并将其存储在向量中，然后使用 `size()` 函数获取向量的大小即可。以下是示例代码：

// 读取图像
Mat image = imread("image.jpg", 0);

// 阈值化处理
Mat thresholded;
threshold(image, thresholded, 128, 255, THRESH_BINARY);

// 查找轮廓
vector<vector<Point>> contours;
findContours(thresholded, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

// 输出轮廓数量
cout << "轮廓数量为：" << contours.size() << endl;

这里的 `RETR_EXTERNAL` 表示只提取最外层轮廓，`CHAIN_APPROX_SIMPLE` 表示轮廓的存储方式为仅保存拐点信息。

相关问题

c++ opencv轮廓排序

在OpenCV中，轮廓排序可以按照不同的标准进行，例如轮廓的面积、宽度、高度或轮廓的位置等。

要对轮廓进行排序，首先需要找到并检测图像中的所有轮廓。可以使用findContours函数来做到这一点。该函数返回一个轮廓的列表。

然后，可以根据轮廓的特征对轮廓进行排序。例如，如果要根据轮廓的面积进行排序，可以使用contourArea函数计算每个轮廓的面积，并将其作为排序的依据。

将这些轮廓特征值存储在一个列表中，并使用Python的sort函数对其进行排序。sort函数将根据给定的排序依据对轮廓进行排序。

排序后，可以按照排序的顺序访问轮廓并进行进一步的处理或分析。例如，可以绘制排序后的轮廓，或选择具有特定特征的轮廓进行后续操作。

需要注意的是，对于某些特征较小的轮廓，可以设置一个阈值来排除它们，以减少处理的数量和提高效率。

总而言之，OpenCV提供了在轮廓上进行排序的功能，可以根据不同的特征对轮廓进行排序，从而实现对轮廓的灵活控制和处理。

opencv去除孤立点 c++

OpenCV是一款广泛应用于计算机视觉和图像处理的库。在处理图像时，有时候我们需要去除图像中的孤立点。孤立点是指与周围像素相差较大且数量较少的像素点。下面我将介绍一种使用OpenCV去除孤立点的方法。

1. 首先，我们需要读取待处理的图像，并将其转换为灰度图像。可以使用OpenCV的函数`cv::imread()`读取图像，并使用函数`cv::cvtColor()`将其转换为灰度图像。

2. 接下来，我们可以使用OpenCV的函数`cv::inRange()`来对图像应用二值化处理。二值化可以将图像中大部分像素点转换为黑色或白色。我们可以将较大的像素值设置为白色，并将较小的像素值设置为黑色。

3. 然后，我们可以使用OpenCV的函数`cv::findContours()`来寻找图像中的轮廓。轮廓是由一系列连续的像素点组成的曲线。`cv::findContours()`函数将返回一个存储所有轮廓的向量。

4. 接下来，我们可以遍历这些轮廓，并使用`cv::contourArea()`函数计算每个轮廓的面积。如果轮廓的面积小于一定的阈值，我们可以将其认为是孤立点，并使用`cv::drawContours()`函数将其填充为黑色。

5. 最后，我们可以将处理后的图像保存到文件中，使用OpenCV的函数`cv::imwrite()`即可。

通过以上步骤，我们可以使用OpenCV对图像进行处理，去除孤立点。当然，具体的阈值和处理方法可以根据实际需求进行调整和优化。