OpenCV多边形轮廓拟合与阈值处理示例

本代码示例是使用OpenCV库在C++环境中进行图像处理，具体操作是对一幅二值图像（binary_image.jpg）进行多边形拟合轮廓提取。以下是关键知识点的详细解析： 1. **环境与库引入**： - `#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>` 和 `#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>`：这部分引入了OpenCV库中的核心功能，highgui模块用于图像读写和窗口管理，imgproc模块则包含了图像处理相关的函数，如阈值处理、边缘检测等。 2. **预处理与窗口创建**： - `cvtColor` 函数用于将彩色图像（BGR）转换为灰度图像（GRAY），便于后续处理。 - `blur` 函数对灰度图像进行平滑处理，减少噪声干扰。 - `namedWindow` 和 `imshow` 分别用于创建一个名为 "ԭʼڡ" 和 "Чͼڡ" 的显示窗口，以便实时查看处理过程中的原始图像和阈值变化后的结果。 3. **阈值处理**： - `threshold` 函数根据用户选择的阈值（`g_nThresh`）将灰度图像转换为二值图像，非零像素区域被视为前景，其余为背景。 - 用户界面元素 `createTrackbar` 创建了一个滑动条，允许用户动态调整阈值，通过 `on_ContoursChange` 函数响应阈值的变化。 4. **轮廓检测**： - `findContours` 函数从二值图像中检测出轮廓，返回一个 `vector<vector<Point>>` 类型的contours，存储了每个轮廓的顶点坐标；另一个 `vector<Vec4i>` 类型的hierarchy记录了轮廓之间的层次关系。 5. **回调函数 `on_ContoursChange`**： - 当用户通过滑动条改变阈值时，这个函数被调用。它首先调用 `threshold` 函数处理当前的阈值，然后更新显示，展示新的轮廓信息。 - `threshold_output` 是处理后的二值图像，用于进一步分析和处理。 6. **应用领域**： - 该代码适用于计算机视觉、图像识别和机器学习等领域，尤其是在处理二值图像，如目标检测、物体分割或边缘检测时，多边形拟合轮廓是一个关键步骤。 7. **整体流程**： - 代码执行的主要流程是加载图像，进行预处理（转灰度和模糊），然后在用户交互下动态调整阈值，找到并显示轮廓。这个过程有助于理解和分析图像中的结构和特征。 通过这段代码，开发者可以深入了解OpenCV库在图像处理中的应用，特别是阈值操作和轮廓提取技术。