Opencv實現(xiàn)邊緣檢測與輪廓發(fā)現(xiàn)及繪制輪廓方法詳解
簡介
Opencv邊緣檢測、輪廓發(fā)現(xiàn)、繪制輪廓
提取圖像輪廓的2個步驟
1、 findContours函數(shù)找輪廓,
2、 drawContours函數(shù)畫輪廓
輪廓的查找
cv::findContours()
函數(shù)cv::findContour是從二值圖像中來計算輪廓的,它可以使用cv::Canny()函數(shù)處理的圖像,因為這樣的圖像含有邊緣像素;也可以使用cv::threshold()或者cv::adaptiveThreshold()處理后的圖像,其邊緣隱含在正負區(qū)域的交界處。
輪廓的層級結(jié)構(gòu)
下圖所示了cv::findCountour()的基本功能,圖的上部是一幅測試圖像,其背景為白色,并含有數(shù)個彩色的的區(qū)域(標簽A到E)。圖中也繪制出了由cv::findContours()所確定的輪廓。這些輪廓被標記為cX或hX,其中c代表“contour(輪廓)”,h代表“洞(hole)”,而X是一些數(shù)字。有些輪廓使用虛線表示的,他們表示白色區(qū)域(即非零區(qū)域)的外部邊界。OpenCV和cv::findContour()對這些外部邊界和圖中的點線,即內(nèi)部邊界或者是洞的外部邊界,進行區(qū)分的。
如圖的下半部分,OpenCV可以將找到的輪廓組織成輪廓樹,表示其輪廓結(jié)構(gòu)的包圍關(guān)系。對于測試圖像中的輪廓,我們將根節(jié)點處的輪廓稱為c0,而“洞”h00和h01是其子節(jié)點。反過來這些子節(jié)點又會包含新的子節(jié)點以此類推。
表示這種樹的方式有很多種,OpenCV中使用數(shù)組(尤其是vectors)來表示這種樹,其中數(shù)組中的每個條目都代表一個特定的輪廓,每個條目包含一個由4個整數(shù)組成的集合(通常表示為cv :: Vec4i類型的元素,就像四通道數(shù)組中的條目一樣)。對于每個節(jié)點來說,四個元素所表示的含義分別如下:0號元素表示下一個輪廓(同一層級);1號元素表示前一個輪廓(同一層級);2號元素表示第一個子輪廓(下一層級);3號元素表示父輪廓(上一層級)
drawContours函數(shù)的作用
主要用于畫出圖像的輪廓
函數(shù)的調(diào)用形式
void drawContours(InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, InputArray hierarchy=noArray(), int maxLevel=INT_MAX, Point offset=Point() )
函數(shù)參數(shù)詳解:
其中第一個參數(shù)image表示目標圖像,
第二個參數(shù)contours表示輸入的輪廓組,每一組輪廓由點vector構(gòu)成,
第三個參數(shù)contourIdx指明畫第幾個輪廓,如果該參數(shù)為負值,則畫全部輪廓,
第四個參數(shù)color為輪廓的顏色,
第五個參數(shù)thickness為輪廓的線寬,如果為負值或CV_FILLED表示填充輪廓內(nèi)部,
第六個參數(shù)lineType為線型,
第七個參數(shù)為輪廓結(jié)構(gòu)信息,
第八個參數(shù)為maxLevel
代碼演示
/* * 輪廓發(fā)現(xiàn) * 1:輸入圖像轉(zhuǎn)為灰度圖像 * 2使用Canny進行邊緣提取,得到二值圖像 * 3使用findContours尋找輪廓 * 4使用drawContours繪制輪廓 * */ #include <opencv.hpp> #include<iostream> #include <string> #include<conio.h> #include<time.h> using namespace std; using namespace cv; Mat src, dst; const char* output_win = "findcontours demo"; int threshold_value = 100; int threshold_max = 255; RNG rng; void Demo_Contours(int, void*); int main() { src = imread("E:\\Users\\opencvCoder\\image\\niu.jpg"); if (src.empty()) { printf("could not load image...\n"); return -1; } imshow("input_image", src); namedWindow("input_image", 0); namedWindow(output_win, 1); cvtColor(src, src, COLOR_BGR2GRAY); imshow("gray_image", src); const char* trackbar_title = "Threshold Value"; createTrackbar(trackbar_title, output_win, &threshold_value, threshold_max, Demo_Contours); Demo_Contours(0, 0); waitKey(0); return 0; } void Demo_Contours(int, void*) { Mat canny_output; vector<vector<Point>>contours; vector<Vec4i>hierachy; /* *Canny邊緣檢測的步驟: *1、去噪。噪聲會影響邊緣檢測的準確性,因此首先要將噪聲過濾掉。 *2、計算梯度大小和方向。 *3、非極大值抑制。就是適當?shù)淖屵吘?變瘦'。 *4、確定邊緣。使用雙閾值法確定最終的邊緣信息。 */ Canny(src, canny_output, threshold_value, threshold_value * 2, 3, false); findContours(canny_output, contours, hierachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3); RNG rng(12345); for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) { Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)); drawContours(dst, contours, i, color,2, 8, hierachy, 0, Point(0, 0)); } imshow(output_win, dst); //canny_output 為圖像掩碼,將非零值復制給dst src.copyTo(dst, canny_output); //圖像取反輸出 //imshow(output_win, ~dst); //正常輸出 imshow("mask image", dst); }
到此這篇關(guān)于Opencv實現(xiàn)邊緣檢測與輪廓發(fā)現(xiàn)及繪制輪廓方法詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Opencv邊緣檢測 內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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