[C++] opencv - findContours(查找轮廓)函数介绍和使用场景
时间:2024-04-19 20:50:23 来源:网络cs 作者:焦糖 栏目:卖家故事 阅读:
findContours函数介绍
C++ OpenCV中的findContours函数用于在二值图像中检测轮廓。它可以将图像中的连续区域(通常是物体)提取出来,形成一个轮廓集合。这个函数非常适用于计算机视觉任务,如目标检测、图像分割等。
C++ OpenCV中的findContours函数原型如下:
void findContours(InputArray image, OutputArray contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method=RETR_LIST, Point offset=Point());
参数说明:
image:
输入的二值图像,通常是经过边缘检测、阈值处理等操作得到的。contours:
输出的轮廓集合,每个轮廓由一系列点组成。hierarchy:
输出的轮廓层次结构,用于表示轮廓之间的父子关系。mode
:轮廓检索模式,常用的有RETR_EXTERNAL
(只检测最外层轮廓)、RETR_LIST
(检测所有轮廓)、RETR_CCOMP
(检测所有轮廓并按从左到右的顺序排列)和RETR_TREE
(检测所有轮廓并建立轮廓树)。method:
轮廓近似方法,常用的有CHAIN_APPROX_NONE
(存储所有顶点)、CHAIN_APPROX_SIMPLE
(仅存储水平、垂直方向上的顶点)和CHAIN_APPROX_TC89_L1
(使用TEH_CHAIN近似算法)。offset:
轮廓点偏移量,默认为(0, 0)。 使用场景
除了图像分割,OpenCV的findContours函数还可以应用于以下场景:
目标检测和识别:在视频流或图像中检测和识别特定目标,如人脸、车辆、行人等。
文字识别:对印刷体文字图像进行轮廓提取和分析,以便进行后续的文字识别和处理。
医学影像分析:在医学影像中查找和分析病变区域,如肿瘤、炎症等。
机器人导航:在机器人导航中,通过检测地面上的障碍物和道路边界来规划路径。
三维重建:在三维重建中,通过检测物体表面的轮廓来确定物体的位置和形状。
使用案例
假设我们有一个二值图像,其中包含一个圆形和一个矩形。我们可以使用findContours函数来检测这两个形状的轮廓。
#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std;int main(){ // 读取灰度图像 Mat src = imread("./3480e7ce_mk_tk_a_c2_6400_4480.png", IMREAD_GRAYSCALE); if (src.empty()) { cout << "无法读取图像" << endl; return -1; } imshow("原图", src); waitKey(0); // 二值化图像 Mat binary; threshold(src, binary, 128, 255, THRESH_BINARY); imshow("二值化图", binary); waitKey(0); // 查找轮廓 vector<vector<Point>> contours; vector<Vec4i> hierarchy; findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 绘制轮廓 Mat result(src.size(), CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0)); for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) { Scalar color(255,0,0); drawContours(result, contours, static_cast<int>(i), color, 2, LINE_8, hierarchy, 0); } // 显示结果 imshow("轮廓图", result); waitKey(0); return 0;}
运行效果:
二值化图像:
轮廓图:
总结
OpenCV中的findContours函数可以在二值图像中检测轮廓,非常适用于计算机视觉任务。通过查找轮廓,我们可以提取出图像中的连续区域,从而进行目标检测、图像分割等操作。
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