使用OpenCV在二值图像中查找与绘制轮廓

"这篇教程将介绍如何在OpenCV中寻找并绘制图像的轮廓，主要涉及`cvFindContours`和`cvDrawContours`这两个函数。首先，我们导入必要的库，然后加载图像，接着创建用于显示和处理图像的IplImage对象。在寻找轮廓前，我们将原始图像转换为灰度图，并应用阈值操作来获取二值图像。通过`cvFindContours`函数，我们可以找到图像中的所有轮廓，并使用`cvDrawContours`将其绘制在目标图像上。" 在OpenCV中，寻找图像轮廓是一项常用的任务，尤其在图像分割、物体识别等领域。`cvFindContours`函数是这一过程的核心，它可以从二值图像中提取出所有的轮廓。在这个例子中，我们首先加载一个名为"long.bmp"的图像，并创建两个IplImage对象：一个是源图像`src`，另一个是用于显示轮廓的`dst`。源图像被显示在一个名为"source"的窗口中。 为了找到轮廓，我们需要将源图像`src`转换成灰度图像`img`，这可以通过`cvCvtColor`函数完成。然后，我们使用`cvThreshold`函数对灰度图像进行二值化处理，这里设置阈值为150，二值化后的图像将只有黑色和白色两种像素值。 接下来，我们创建一个`CvMemStorage`对象`storage`，用于存储轮廓信息。`cvFindContours`函数接收几个参数，包括源图像`img`、内存存储`storage`、以及一个指向轮廓序列的指针`contour`。该函数会返回一个轮廓链表，其中每个元素代表一个轮廓。我们使用`CV_RETR_CCOMP`检索模式，意味着函数将查找所有连通组件，并以树结构表示它们。`CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE`参数则意味着只保留轮廓的转折点，减少存储空间需求。 一旦轮廓被找到，我们就可以使用`cvDrawContours`函数在`dst`图像上绘制它们。这个函数接受一系列参数，包括目标图像、轮廓序列、颜色、线宽等。在循环中，我们将遍历所有轮廓，用红色线条（RGB值为(0,0,255)）在`dst`图像上绘制它们。 最后，`cvShowImage`函数将带有轮廓的图像显示在一个名为"img"的窗口中，用户可以查看结果。程序的运行依赖于相应的OpenCV库，如`cv200.lib`、`cxcore200.lib`等，这些库在预处理指令中被链接。 这个示例代码演示了OpenCV中处理图像轮廓的基本步骤，对于初学者来说，这是理解轮廓检测和绘制的一个好起点。在实际应用中，你可以根据具体需求调整阈值、检索模式和轮廓压缩方法，以适应不同的图像和场景。