Android opencv如何对选取轮廓内的物体进行二次取轮廓

要对选取轮廓内的物体进行二次取轮廓，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，使用OpenCV中的`findContours()`函数找到选取轮廓内的所有轮廓。

2. 针对每个轮廓，可以使用`cv::approxPolyDP()`函数对其进行多边形拟合，得到一个近似的轮廓。

3. 对于每个近似轮廓，可以使用`cv::boundingRect()`函数计算其外接矩形。

4. 根据外接矩形的坐标，可以使用`cv::Mat::rowRange()`和`cv::Mat::colRange()`函数对原图像进行裁剪，得到选取轮廓内的图像。

5. 对裁剪后的图像再次使用`findContours()`函数找到其内部的轮廓。

6. 可以针对每个内部轮廓，使用`cv::approxPolyDP()`函数和`cv::boundingRect()`函数进行多边形拟合和外接矩形计算。

7. 最后，根据需要，可以对每个内部轮廓进行绘制或其他操作。

需要注意的是，在进行第5步时，可以使用`CV_RETR_CCOMP`或`CV_RETR_TREE`作为`findContours()`函数的第三个参数，以获取所有内部轮廓。而在进行第6步时，可以根据需要调整多边形拟合和外接矩形计算的参数，以获得更准确的结果。

相关问题

android opencv得到轮廓内的图像

要得到轮廓内的图像，可以使用OpenCV的`findContours`函数找到轮廓，并使用`drawContours`函数将轮廓绘制在一张黑色背景图像上。然后使用`cv::fillPoly`函数将轮廓内部填充为白色，最后得到的图像即为轮廓内的图像。

以下是示例代码：

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

// 转为灰度图像
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;
cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

// 创建黑色背景图像
cv::Mat black = cv::Mat::zeros(image.size(), CV_8UC1);

// 绘制轮廓
cv::drawContours(black, contours, -1, cv::Scalar(255), cv::FILLED);

// 填充轮廓内部
for (auto& contour : contours) {
    std::vector<std::vector<cv::Point>> fill_contours = {contour};
    cv::fillPoly(black, fill_contours, cv::Scalar(255));
}

// 得到轮廓内的图像
cv::Mat result;
image.copyTo(result, black);

在上述代码中，首先将原始图像转为灰度图像并进行二值化处理，然后使用`findContours`函数查找轮廓，并使用`drawContours`函数将轮廓绘制在一张黑色背景图像上。接着使用`fillPoly`函数填充轮廓内部。最后使用`copyTo`函数将原始图像中轮廓内的像素复制到结果图像中。

opencvsharp对轮廓进行膨胀处理

OpenCVSharp 是一个开源的计算机视觉库，它支持 .NET 平台，可以用来进行图像处理和分析。其中一个常见的操作是对轮廓进行膨胀处理。

膨胀运算是一种图像形态学处理方法，它的作用是对图像中的对象进行扩张。在 OpenCVSharp 中，可以使用 cvDilate 函数进行轮廓膨胀处理。该函数的参数包括待处理的图像、膨胀运算的结构元素和膨胀运算的迭代次数。

膨胀运算的结构元素可以是一个矩形、圆形或椭圆形，这个结构元素会根据需要被扩张成为一个大的封闭区域。然后，将这个结构元素放置在待处理图像的每一个像素点上，并取跟结构元素重叠的像素点的最大值作为当前像素点的值。

经过膨胀处理后，图像中原本的对象会变得更加宽大，经常用于去除小的噪点、连接破碎的图像区域和快速检测物体的边界。但是，膨胀处理也容易使图像的形态变得简单，而细节信息则可能被破坏。因此，在使用 OpenCVSharp 对轮廓进行膨胀处理时，需要根据具体情况进行调整参数，以获得更好的效果。