opencv学习-imgprocess-提取元素的轮廓及形状描述子

本文转载自http://blog.csdn.net/thefutureisour/article/details/7602652#

先看提取轮廓的代码：

[cpp] view
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Mat image = imread("D:/picture/images/binaryGroup.bmp",0);

if(!image.data)

return -1;

imshow("源图像",image);

//获取轮廓

std::vector<std::vector<Point>> contours;

//获取轮廓：

findContours(image, //图像

contours, //轮廓点

//包含图像拓扑结构的信息（可选参数，这里没有选）

CV_RETR_EXTERNAL, //获取轮廓的方法（这里获取外围轮廓）

CV_CHAIN_APPROX_NONE); //轮廓近似的方法（这里不近似，获取全部轮廓）

//打印轮廓信息

std::cout<<"共有外围轮廓："<<contours.size()<<"条"<<std::endl;

std::vector<std::vector<Point>>::const_iterator itContours = contours.begin();

for(;itContours != contours.end();++itContours)

{

std::cout<<"每个轮廓的长度: "<<itContours->size()<<std::endl;

}

注意到轮廓的存储格式为std::vector<std::vector<Point>>，他说明整个轮廓是若干条轮廓按一定顺序组成的，而每个轮廓中的点也是有顺序的。

画出轮廓就比较简单了：

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//画出轮廓

Mat result(image.size(),CV_8U,Scalar(255));

//画出轮廓，参数为：画板，轮廓，轮廓指示（这里画出所有轮廓），颜色，线粗

drawContours(result,contours,-1,Scalar(0),2);

imshow("提取外围轮廓",result);

还要注意提取轮廓的方法还有很多种，比如CV_RETR_LIST代表所有轮廓

[cpp] view
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findContours(image, //图像

contours, //轮廓点

//包含图像拓扑结构的信息（可选参数，这里没有选）

CV_RETR_LIST, //获取轮廓的方法（这里获取所有轮廓）

CV_CHAIN_APPROX_NONE); //轮廓近似的方法（这里不近似，获取全部轮廓

//画出轮廓

drawContours(result,contours,-1,Scalar(0),2);

imshow("提取所有轮廓",result);

通常，这样提取的轮廓包含一些我们不希望的轮廓（比如一些小洞），或者假如我们知道我们感兴趣的物体轮廓的大概范围时，我们就可以用下面的办法缩小目标范围：

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//除去太长或者太短的轮廓

int cmin = 100;

int cmax = 1000;

std::vector<std::vector<Point>>::const_iterator itc = contours.begin();

while(itc != contours.end())

{

if(itc->size() < cmin || itc->size() > cmax)

itc = contours.erase(itc);

else

++itc;

}

//把结果画在源图像上：

Mat original = imread("D:/picture/images/group.jpg");

if(!original.data)

return -1;

drawContours(original,contours,-1,Scalar(255,255,255),2);

imshow("动物的轮廓",original);

//将轮廓重绘于白板上

result.setTo(Scalar(255));

drawContours(result,contours,-1,Scalar(0),1);

怎么提取轮廓的特征呢？OpenCV提供了很多函数，我们展示其中的几个：

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//轮廓的形状描述子

//外接矩形

Rect r0 = boundingRect(Mat(contours[0]));

rectangle(result,r0,Scalar(0),2);

//最小外接圆

float radius;

Point2f center;

minEnclosingCircle(Mat(contours[1]),center,radius);

circle(result,Point(center),static_cast<int>(radius),Scalar(0),2);

//多边形估计

std::vector<Point> poly;

//参数为：输入图像的2维点集，输出结果，估计精度，是否闭合

approxPolyDP(Mat(contours[2]),poly,5,true);

std::cout<<"多边形大小："<<poly.size()<<std::endl;

//画出结果

std::vector<Point>::const_iterator itp = poly.begin();

while(itp != poly.end()-1)

{

line(result,*itp,*(itp+1),Scalar(0),2);

++itp;

}

//将第一个点和最后一点连起来

line(result,*(poly.begin()),*(poly.end()-1),Scalar(128),2);

//计算凸包

std::vector<Point> hull;

convexHull(Mat(contours[3]),hull);

std::vector<cv::Point>::const_iterator it= hull.begin();

while(it != (hull.end()-1))

{

line(result,*it,*(it+1),Scalar(0),2);

++it;

}

line(result,*(hull.begin()),*(hull.end()-1),Scalar(0),2);

//计算矩信息

itc = contours.begin();

while(itc != contours.end())

{

//计算所有的距

Moments mom = moments(Mat(*itc++));

//计算并画出质心

circle(result,Point(mom.m10/mom.m00,mom.m01/mom.m00),2,Scalar(2),2);

}

imshow("形状描述子",result);

我们再次看到，轮廓的确是有顺序的。值得注意的是矩信息：OpenCV提供了一个结构体Moments，它的元素就是计算好的矩信息，里面存放了常用的距。

其实，OpenCV还提供了许多其他的形状描述子，比如函数cv::minAreaRect计算了最小外界倾斜的矩形。函数cv::contourArea估计轮廓区域的面积（里面的像素数）。函数cv::pointPolygonTest计算一个点是否在轮廓内，cv::matchShapes测量了2两个轮廓的相似程度等等。