Opencv实现轮廓提取功能分享！

轮廓：一个轮廓代表一系列的点（像素），这一系列的点构成一个有序的点集，所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集。

在opencv中，提供了一个函数返回一个有序的点集或者有序的点集的集合（指多个有序的点集），函数findContour是从二值图像中来计算轮廓的，一般使用Canny()函数处理后的图像，因为这样的图像含有边缘像素。

寻找轮廓的API函数：

  findContours(image,vector<vector<Point>> contours,vector<Vec4i>hierarchy,int mode,int method,Point offset = Point(0,0));  

参数解释：

（1）image：单通道图像矩阵，一般是经过canny处理后的二值图像；

（2）contours：vector<vector<Point>>类型，是一个向量，并且是一个双重向量，向量内每个元素保存了一组由连续的Point点构成的点的集合的向量，每一组Point点集就是一个轮廓。有多少轮廓，向量contours就有多少元素；

（3）hierarchy：vector<Vec4i> 类型， 即容器内每一个元素都是一个包含了4个int型变量的向量，向量内每个元素保存了一个包含4个int整型的数组。向量hiararchy内的元素和轮廓向量contours内的元素是一一对应的，向量的容量相同。hierarchy向量内每一个元素的4个int型变量——hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，分别表示第i个轮廓的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号。如果当前轮廓没有对应的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓或内嵌轮廓的话，则hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]的相应位被设置为默认值-1；

（4）mode：int类型的，定义轮廓的检索模式：

（5）method：int类型，定义轮廓的近似方法：  

（6） Point：偏移量，所有的轮廓信息相对于原始图像对应点的偏移量，相当于在每一个检测出的轮廓点上加上该偏移量，一般不偏移取Point(0,0)。

画轮廓的API函数：

drawContours(Outputimage,contours,hierarchy,int contourIdx,color,int thickness ,int lineType,hierarchy = noArray(),int maxLevel = INT_MAX,Point offset = Point(0,0))
参数解释：

    （1）outputimage: 将轮廓画在该图上；
    （2）contours：前面寻找到的轮廓；
    （3）contourIdx：是一个索引，代表绘制contours中的第几个轮廓；
    （4） color：颜色；
    （5）thickness: 线宽；
    （6）lineType： 线型；
    （7）hierarchy：可选层次信息结构，这里面是findContours所的到的基于Contours的层级信息；
    （8）maxLevel： 绘制轮廓的最大等级。如果等级为0，绘制单独的轮廓。如果为1，绘制轮廓及在其后的相同的级别下轮廓。如果等级为2，绘制所有同级轮廓及所有低一级轮廓，诸此种种。如果值为负数，函数不绘制同级轮廓，但会升序绘制直到级别为abs(max_level)-1的子轮廓；

    （9）offset：照给出的偏移量移动每一个轮廓点坐标.当轮廓是从某些感兴趣区域(ROI)中提取的然后需要在运算中考虑ROI偏移量时，将会用到这个参数。

以上定义摘自该篇博客：OpenCV实现轮廓的发现。

  #include<opencv2/opencv.hpp>  using namespace cv;  using namespace std;     int value = 50;  Mat src, dst, canny_img;  void callback(int, void*);  int main(int arc, char** argv)  {    src = imread("2.jpg");   namedWindow("src",CV_WINDOW_AUTOSIZE);   imshow("src", src);   cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY);      namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);   createTrackbar("threshold", "output", &value, 255, callback);   callback(0, 0);   waitKey(0);   return 0;  }  void callback(int, void*) {   Canny(src, canny_img, value, 2 * value);   imshow("canny", canny_img);   vector<vector<Point>>contours;   vector<Vec4i>hierarchy;   findContours(canny_img, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));      dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);   RNG rng(1);   for (int 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, hierarchy, 0, Point(0, 0));   }   imshow("output", dst);  } 

运行结果如下：

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