OpenCV轮廓检测与图像处理实战

"OpenCV轮廓检测实现与代码解析" 在计算机视觉领域，OpenCV是一个广泛使用的开源库，提供了众多图像处理和计算机视觉的功能。本资源主要介绍如何使用OpenCV来寻找和绘制图像中的轮廓，这对于物体识别、形状分析等任务至关重要。 在给定的代码中，可以看到一个基于C++的OpenCV程序，用于执行以下步骤： 1. **包含头文件**：`#include "cv.h"` 和 `#include "highgui.h"` 是OpenCV早期版本的头文件，现在通常使用`#include <opencv2/opencv.hpp>`代替，但这段代码仍然适用于旧版本的OpenCV。 2. **定义变量**：定义了几个IplImage指针，分别代表原始图像`src`，处理后的图像`img`，以及用于绘制轮廓的图像`dst`。`storage`是一个CvMemStorage对象，用于存储找到的轮廓。`thresh`变量用于设置二值化阈值。 3. **创建追踪条**：`on_trackbar`函数是一个回调函数，用于调整阈值。当用户在界面上拖动阈值滑块时，此函数会被调用，更新`thresh`的值并重新进行轮廓检测。 4. **图像预处理**： - `cvSmooth`：对原始图像应用高斯滤波器，以平滑噪声。 - `cvThreshold`：根据`thresh`进行二值化处理，将图像转换为黑白两色。 5. **创建窗口显示**：`cvNamedWindow`创建了一个名为"threshold"的窗口，用于显示二值化后的图像；`cvShowImage`则用于在该窗口上显示图像。 6. **轮廓检测**：使用`cvFindContours`函数从二值化图像中找出所有轮廓。这个函数需要输入二值图像、内存存储、轮廓序列指针、轮廓结构体大小、轮廓检索模式（这里是CV_RETR_CCOMP，表示连接所有轮廓并形成一棵树）、轮廓近似方法（这里是CV_CHAIN_APPROX_NONE，保留所有轮廓点）以及起始点。 7. **绘制轮廓**： - `cvZero(dst)`清空用于绘制的`dst`图像。 - 使用循环遍历所有找到的轮廓，对于每个轮廓，计算其边界框`rect`，然后用`cvRectangle`和`cvLine`函数在`dst`图像上绘制矩形和连接线，以可视化轮廓。 8. **颜色定义**：代码中的`CV_RGB`用于定义颜色，如蓝色和绿色，用于轮廓和线条。 这个程序提供了一个基础的轮廓检测框架，可以作为进一步开发的起点。例如，你可以添加代码来测量轮廓的属性（如面积、周长），或者根据轮廓形状进行分类。此外，为了兼容最新的OpenCV版本，建议将旧的IplImage结构替换为Mat类，并使用现代的API接口。