vector<vector<Point> > contours内部元素的含义

时间: 2023-08-13 19:08:42 浏览: 56
在图像处理中,`contours` 是一个存储轮廓点集的容器,类型为 `vector<vector<Point>>`。让我来解释一下其中的含义: - `contours`:表示所有的轮廓,是一个存储轮廓的容器。 - `vector<Point>`:表示一个轮廓,由一系列的点组成。 - `Point`:表示一个轮廓上的点,包含了点的 x 和 y 坐标。 因此,`contours` 是一个二维向量,其中每个元素都是一个一维向量,该一维向量存储了一个轮廓上的所有点。 你可以通过遍历 `contours` 来访问每个轮廓,并通过遍历每个轮廓中的点来获取每个点的坐标信息。这样可以方便地处理和分析图像中的轮廓信息。
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vector<vector<Point>> contours;

`vector<vector<Point>> contours;`是一个C++中的定义,表示一个双重向量,其中每个元素都是一个由连续的Point点构成的点的集合的向量。这个双重向量被称为`contours`,它保存了多个轮廓,每个轮廓都是一个由连续的Point点构成的点的集合。 范例: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { std::vector<std::vector<cv::Point>> contours; // 添加轮廓数据到contours中 // 输出轮廓数量 std::cout << "轮廓数量:" << contours.size() << std::endl; return 0; } ```

如何获得vector<vector<Point> > contours里的元素的值

要获得 `vector<vector<Point>>` 类型的 `contours` 中的元素值,可以使用两层循环来遍历它们。 以下是一个示例代码: ```cpp // 假设 contours 是一个 vector<vector<Point>> 类型的变量 for (size_t i = 0; i < contours.size(); ++i) { for (size_t j = 0; j < contours[i].size(); ++j) { Point point = contours[i][j]; // 使用 point 进行操作,例如输出其坐标值 std::cout << "Contour " << i << ", Point " << j << ": (" << point.x << ", " << point.y << ")" << std::endl; } } ``` 这段代码将遍历 `contours` 中的每个轮廓,并输出每个轮廓中的每个点的坐标值。 请注意,`Point` 是一个自定义的数据类型,你可能需要根据你的实际情况进行调整。

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//显示结果 imshow("轮廓绘制结果", edge); vectorpoint_0; vectorpoint_1; vectorpoint_2; vectorpoint_3; vectorpoint_4; vectorpoint_5; vectorpoint_6; vectorpoint_7; vectorpoint_8; vectorpoint_9; vectorpoint_10; vectorpoint_11; vectorpoint_12; vectorpoint_13; vectorpoint_14; vectorpoint_15; vectorpoint_16; vectorpoint_17; vectorpoint_18; vectorpoint_19; int m, n; for (m = 0; m < contours.size(); m++) { for (n = 0; n < contours[m].size(); n++) { switch (m) { case 0: point_0.push_back(contours[m][n]); break; case 1: point_1.push_back(contours[m][n]); break; case 2: point_2.push_back(contours[m][n]); break; case 3: point_3.push_back(contours[m][n]); break; case 4: point_4.push_back(contours[m][n]); break; case 5: point_5.push_back(contours[m][n]); break; case 6: point_6.push_back(contours[m][n]); break; case 7: point_7.push_back(contours[m][n]); break; case 8: point_8.push_back(contours[m][n]); break; case 9: point_9.push_back(contours[m][n]); break; case 10: point_10.push_back(contours[m][n]); break; case 11: point_11.push_back(contours[m][n]); break; case 12: point_12.push_back(contours[m][n]); break; case 13: point_13.push_back(contours[m][n]); break; case 14: point_14.push_back(contours[m][n]); break; case 15: point_15.push_back(contours[m][n]); break; case 16: point_16.push_back(contours[m][n]); break; case 17: point_17.push_back(contours[m][n]); break; case 18: point_18.push_back(contours[m][n]); break; case 19: point_19.push_back(contours[m][n]); break; default: cout << "input error" << endl; } } } Mat img(321, 432, CV_8UC1, cv::Scalar(0));

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