OpenCV3/C++轮廓提取与筛选教程

"这篇教程主要介绍了在OpenCV3中使用C++进行轮廓提取与筛选的方法，包括findContours函数的使用以及处理可能出现的错误，并给出了drawContours函数用于绘制轮廓的示例代码。" 在OpenCV中，轮廓提取是图像处理的重要组成部分，它常用于识别和分析图像中的物体形状。在OpenCV3中，可以使用`findContours`函数来提取图像中的轮廓。这个函数接受几个参数： 1. `InputOutputArray binImg`：输入的是一个8位的单通道图像，通常为二值图像，其中0值代表背景，非0值代表前景。 2. `OutputArrayOfArrays contours`：这是一个多层的向量，用于存储找到的轮廓对象。 3. `OutputArray hierarchy`：输出图像的拓扑结构，可以用来获取轮廓之间的嵌套关系。 4. `int mode`：轮廓返回的模式，如`RETR_EXTERNAL`（只提取最外层轮廓），`RETR_LIST`（所有轮廓，不建立层级关系），`RETR_TREE`（所有轮廓，建立完整的层级关系）等。 5. `int method`：发现轮廓的方法，如`CHAIN_APPROX_SIMPLE`（压缩水平、垂直和对角线段），`CHAIN_APPROX_TC89_L1`，`CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`等。 6. `Point offset`：轮廓像素的位移，默认为(0,0)。 在使用`findContours`时，可能会遇到报错，例如“已触发了一个断点”。解决这类问题的一个常见方法是预先为`contours`向量分配足够的内存，例如`std::vector<std::vector<Point>> contours(500)`，或者将项目从Debug版本切换到Release版本。 提取出轮廓后，可以使用`drawContours`函数将轮廓绘制到图像上。该函数同样接受多个参数： 1. `InputOutputArray binImg`：输出图像，即在原图像上绘制轮廓。 2. `OutputArrayOfArrays contours`：找到的全部轮廓对象。 3. `int contourIdx`：要绘制的特定轮廓的索引。 4. `const Scalar& color`：轮廓的绘制颜色。 5. `int thickness`：轮廓线的宽度。 6. `int lineType`：线条类型，如`8`表示8连接的线条。 7. `InputArray hierarchy`：轮廓的拓扑结构。 8. `int maxlevel`：最大层数，0表示只绘制当前轮廓，1表示绘制当前及内嵌轮廓。 9. `Point offset`：轮廓位移。 以下是一个简单的示例代码，展示了如何读取图像、转换为灰度、二值化、提取轮廓并绘制到原图像上： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat src, dst; src = imread("E:/image/image/shape.jpg"); if (src.empty()) { printf("无法加载图像\n"); return -1; } namedWindow("input", CV_WINDOW_NORMAL); cvtColor(src, dst, COLOR_BGR2GRAY); // 转换为灰度图像 threshold(dst, dst, 127, 255, THRESH_BINARY); // 二值化 std::vector<std::vector<Point>> contours; std::vector<Vec4i> hierarchy; findContours(dst, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); drawContours(src, contours, -1, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, hierarchy, 0); imshow("output", src); waitKey(0); return 0; } ``` 在这个示例中，我们首先读取图像，然后将其转换为灰度图像并进行二值化。接着，调用`findContours`提取轮廓，再用`drawContours`在原图像上绘制轮廓。最后，显示结果图像。这个过程可以帮助理解图像中的物体边界，对于目标检测和形状分析等应用非常有用。