使用OpenCV在二值图像中实时检测并绘制轮廓

"本资源主要介绍如何在二值图像中检测并绘制轮廓，通过调整阈值参数实现图像的实时更新。" 在计算机视觉领域，处理图像时经常会遇到二值图像。二值图像是一种黑白图像，其中每个像素只包含两种值，通常为0（黑色）和255（白色）。这种类型的图像对于目标检测、轮廓识别等任务非常有用。本示例代码演示了如何在二值图像中提取轮廓，并随着控制参数的变化动态更新图像。 首先，代码引入了必要的OpenCV库，包括`<cv.h>`和`<highgui.h>`。`IplImage`结构体用于存储图像数据，`g_image`和`g_gray`分别代表原始图像和灰度图像。`g_thresh`变量用于存储阈值，`g_storage`则是用于存储轮廓序列的内存存储结构。 `on_trackbar`函数是滑动条回调函数，当阈值改变时，该函数会被调用。函数首先检查`g_storage`是否为空，如果为空则创建灰度图像和内存存储结构。接着，将原始图像转换为灰度图像，然后应用阈值处理，将灰度图像二值化。二值化的目的是将图像中的区域分割成黑白两部分，便于轮廓的提取。 `cvFindContours`函数用于在二值图像中寻找轮廓，它返回一个轮廓序列`contours`。这个序列可以包含多个轮廓，每个轮廓表示图像中的一个连通组件。如果找到轮廓，`cvDrawContours`函数会将其绘制到灰度图像上，颜色为白色，背景为黑色。最后，更新显示的图像窗口。 `main`函数中，首先加载图像，创建显示窗口，并设置一个滑动条来调整阈值。滑动条的范围从0到255，初始值为100。当滑动条移动时，`on_trackbar`函数被调用，更新图像并显示结果。程序运行过程中，用户可以通过按任意键退出。 通过这个例子，我们可以学习到如何使用OpenCV进行二值图像处理，包括图像的灰度化、二值化、轮廓检测以及轮廓的绘制。同时，也了解了如何利用滑动条控制参数，实现图像处理的实时交互。这些技能在实际的图像分析和处理项目中非常实用。