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【OpenCV入门指南】第五篇 轮廓检测 上

2016-09-26 08:26 417 查看


【OpenCV入门指南】第五篇 轮廓检测 上

【OpenCV入门指南】第三篇Canny边缘检测》中介绍了边缘检测,本篇介绍轮廓检测,轮廓检测的原理通俗的说就是掏空内部点,比如原图中有3*3的矩形点。那么就可以将中间的那一点去掉。

       在OpenCV中使用轮廓检测是非常方便。直接使用cvFindContours函数就能完成对图像轮廓的检测。下面就来看看这个函数的用法。

《OpenCV入门指南》系列文章地址:http://blog.csdn.net/u014365862/article/category/5790651

 


一.关键函数


1.1  cvFindContours

函数功能:对图像进行轮廓检测,这个函数将生成一条链表以保存检测出的各个轮廓信息,并传出指向这条链表表头的指针。

函数原型:

int cvFindContours(

  CvArr* image,

  CvMemStorage* storage,

  CvSeq** first_contour,   

  int header_size=sizeof(CvContour),

  int mode=CV_RETR_LIST,   

  int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,

  CvPoint offset=cvPoint(0,0)

);

函数说明:

第一个参数表示输入图像,必须为一个8位的二值图像。图像的二值化请参见《【OpenCV入门指南】第四篇图像的二值化》。

 

第二参数表示存储轮廓的容器。为CvMemStorage类型,定义在OpenCV的\core\types_c.h中。

 

第三个参数为输出参数,这个参数将指向用来存储轮廓信息的链表表头。

 

第四个参数表示存储轮廓链表的表头大小,当第六个参数传入CV_CHAIN_CODE时,要设置成sizeof(CvChain),其它情况统一设置成sizeof(CvContour)。

 

第五个参数为轮廓检测的模式,有如下取值:

CV_RETR_EXTERNAL:只检索最外面的轮廓;

  CV_RETR_LIST:检索所有的轮廓,并将其保存到一条链表当中;

  CV_RETR_CCOMP:检索所有的轮廓,并将他们组织为两层:顶层是各部分的外部边界,第二层是空洞的边界;

CV_RETR_TREE:检索所有的轮廓,并重构嵌套轮廓的整个层次,可以参见下图。



第六个参数用来表示轮廓边缘的近似方法的,常用值如下所示:

CV_CHAIN_CODE:以Freeman链码的方式输出轮廓,所有其他方法输出多边形(顶点的序列)。

  CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE:压缩水平的、垂直的和斜的部分,也就是,函数只保留他们的终点部分。

 

第七个参数表示偏移量,比如你要从图像的(100, 0)开始进行轮廓检测,那么就传入(100,
0)。

 

使用cvFindContours函数能检测出图像的轮廓,将轮廓绘制出来则需要另一函数——cvDrawContours来配合了。下面介绍cvDrawContours函数。

 


1.2  cvDrawContours

函数功能:在图像上绘制外部和内部轮廓

函数原型:

void cvDrawContours(

  CvArr *img,

  CvSeq* contour,

  CvScalar external_color,

  CvScalar hole_color,

  int max_level,

  int thickness=1,

  int line_type=8,

  CvPoint offset=cvPoint(0,0)

);

第一个参数表示输入图像,函数将在这张图像上绘制轮廓。

第二个参数表示指向轮廓链表的指针。

第三个参数和第四个参数表示颜色,绘制时会根据轮廓的层次来交替使用这二种颜色。

第五个参数表示绘制轮廓的最大层数,如果是0,只绘制contour;如果是1,追加绘制和contour同层的所有轮廓;如果是2,追加绘制比contour低一层的轮廓,以此类推;如果值是负值,则函数并不绘制contour后的轮廓,但是将画出其子轮廓,一直到abs(max_level)
- 1层。

第六个参数表示轮廓线的宽度,如果为CV_FILLED则会填充轮廓内部。

第七个参数表示轮廓线的类型。

第八个参数表示偏移量,如果传入(10,20),那绘制将从图像的(10,20)处开始。

 


二.示例程序代码

下面用一个非常简单的例子展示如何使用轮廓检测。

[cpp] view
plain copy

//图像的轮廓检测上  

//By MoreWindows (http://blog.csdn.net/MoreWindows)  

#include <opencv2/opencv.hpp>  

using namespace std;  

#pragma comment(linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"")  

int main( int argc, char** argv )  

{     

    const char *pstrWindowsSrcTitle = "原图(http://blog.csdn.net/MoreWindows)";  

    const char *pstrWindowsOutLineTitle = "轮廓图(http://blog.csdn.net/MoreWindows)";  

      

    const int IMAGE_WIDTH = 400;  

    const int IMAGE_HEIGHT = 200;  

  

    // 创建图像  

    IplImage *pSrcImage = cvCreateImage(cvSize(IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT), IPL_DEPTH_8U, 3);  

    // 填充成白色  

    cvRectangle(pSrcImage, cvPoint(0, 0), cvPoint(pSrcImage->width, pSrcImage->height), CV_RGB(255, 255, 255), CV_FILLED);  

    // 画圆  

    CvPoint ptCircleCenter = cvPoint(IMAGE_WIDTH / 4, IMAGE_HEIGHT / 2);  

    int nRadius = 80;  

    cvCircle(pSrcImage, ptCircleCenter, nRadius, CV_RGB(255, 255, 0), CV_FILLED);  

    ptCircleCenter = cvPoint(IMAGE_WIDTH / 4, IMAGE_HEIGHT / 2);  

    nRadius = 30;  

    cvCircle(pSrcImage, ptCircleCenter, nRadius, CV_RGB(255, 255, 255), CV_FILLED);  

    // 画矩形  

    CvPoint ptLeftTop = cvPoint(IMAGE_WIDTH / 2 + 20, 20);  

    CvPoint ptRightBottom = cvPoint(IMAGE_WIDTH - 20, IMAGE_HEIGHT - 20);  

    cvRectangle(pSrcImage, ptLeftTop, ptRightBottom, CV_RGB(0, 255, 255), CV_FILLED);  

    ptLeftTop = cvPoint(IMAGE_WIDTH / 2 + 60, 40);  

    ptRightBottom = cvPoint(IMAGE_WIDTH - 60, IMAGE_HEIGHT - 40);  

    cvRectangle(pSrcImage, ptLeftTop, ptRightBottom, CV_RGB(255, 255, 255), CV_FILLED);  

    // 显示原图  

    cvNamedWindow(pstrWindowsSrcTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);  

    cvShowImage(pstrWindowsSrcTitle, pSrcImage);  

  

  

    // 转为灰度图  

    IplImage *pGrayImage =  cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 1);  

    cvCvtColor(pSrcImage, pGrayImage, CV_BGR2GRAY);  

    // 转为二值图  

    IplImage *pBinaryImage = cvCreateImage(cvGetSize(pGrayImage), IPL_DEPTH_8U, 1);  

    cvThreshold(pGrayImage, pBinaryImage, 250, 255, CV_THRESH_BINARY);  

  

  

    // 检索轮廓并返回检测到的轮廓的个数  

    CvMemStorage *pcvMStorage = cvCreateMemStorage();  

    CvSeq *pcvSeq = NULL;  

    cvFindContours(pBinaryImage, pcvMStorage, &pcvSeq, sizeof(CvContour), CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0, 0));  

      

    // 画轮廓图  

    IplImage *pOutlineImage = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 3);  

    int nLevels = 5;  

    // 填充成白色  

    cvRectangle(pOutlineImage, cvPoint(0, 0), cvPoint(pOutlineImage->width, pOutlineImage->height), CV_RGB(255, 255, 255), CV_FILLED);  

    cvDrawContours(pOutlineImage, pcvSeq, CV_RGB(255,0,0), CV_RGB(0,255,0), nLevels, 2);  

    // 显示轮廓图  

    cvNamedWindow(pstrWindowsOutLineTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);  

    cvShowImage(pstrWindowsOutLineTitle, pOutlineImage);  

  

  

    cvWaitKey(0);  

  

    cvReleaseMemStorage(&pcvMStorage);  

  

    cvDestroyWindow(pstrWindowsSrcTitle);  

    cvDestroyWindow(pstrWindowsOutLineTitle);  

    cvReleaseImage(&pSrcImage);  

    cvReleaseImage(&pGrayImage);  

    cvReleaseImage(&pBinaryImage);  

    cvReleaseImage(&pOutlineImage);  

    return 0;  

}  

运行结果如下图所示:



由图可以看出,轮廓线已经按层次交替的绘制成功了,读者可以修改程序中的cvDrawContours中的nLevels参数,看看图形会有什么变化。
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标签:  openCV 轮廓检测