opencv——轮廓发现与轮廓(二值图像)分析

本文主要是介绍opencv——轮廓发现与轮廓(二值图像)分析，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

引言

二值图像分析最常见的一个主要方式就是轮廓发现与轮廓分析，其中轮廓发现的目的是为轮廓分析做准备，经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用的属性信息。

这里顺带提下边缘检测，和轮廓提取的区别：

边缘检测主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈（即梯度变化比较大）像素点，偏向于图像中像素点的变化。如canny边缘检测，结果通常保存在和源图片一样尺寸和类型的边缘图中。 
轮廓检测指检测图像中的对象边界，更偏向于关注上层语义对象。如OpenCV中的findContours()函数， 它会得到每一个轮廓并以点向量方式存储，除此也得到一个图像的拓扑信息，即一个轮廓的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓和内嵌轮廓的索引编号。 

一，轮廓的发现与绘制

 在OpenCV里面利用findContours()函数和drawContours()函数实现这一功能。

• findContours()函数

void findContours(
InputArray          image,
OutputArrayOfArrays contours,
OutputArray         hierarchy,
int                 mode,
int                 method,
Point               offset = Point()
                  )

参数一： image，输入图像、八位单通道的，背景为黑色的二值图像。（一般是经过Canny、拉普拉斯等边缘检测算子处理过的二值图像）

参数二：contours，输出轮廓图像。是一个向量，向量的每个元素都是一个轮廓。因此，这个向量的每个元素仍是一个向量。即：

           vector<vector<Point> > contours;

参数三：hierarchy，输出各个轮廓的继承关系。hierarchy也是一个向量，长度和contours相等，每个元素和contours的元素对应。hierarchy的每个元素是一个包含四个整型数的向量。即：

           vector<Vec4i> hierarchy;

参数四：mode，检测轮廓的方法。有四种方法：

1. RETR_EXTERNAL：只检测外轮廓。忽略轮廓内部的洞。
2. RETR_LIST：检测所有轮廓，但不建立继承(包含)关系。
3. RETR_TREE：检测所有轮廓，并且建立所有的继承(包含)关系。
4. RETR_CCOMP：检测所有轮廓，但是仅仅建立两层包含关系。

参数五：method，每个轮廓的编码信息。也有四种（常用前两种）

1. CHAIN_APPROX_NONE：把轮廓上所有的点存储。
2. CHAIN_APPROX_SIMPLE：只存储轮廓上的拐点。
3. CHAIN_APPROX_TC89_L1，CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法

参数六： Point，偏移量。默认为0

注意：该函数将白色区域当作前景物体。所以findContours()函数是黑色背景下找白色轮廓。（重要！！！）

• drawContours()函数

drawContours(
      InputOutputArray  binImg, // 输出图像
      OutputArrayOfArrays  contours,//  全部发现的轮廓对象
      Int contourIdx// 轮廓索引号，-1表示绘制所有轮廓
      const Scalar & color,// 绘制时候颜色
      int  thickness,// 绘制线宽，-1表示填充轮廓内部
      int  lineType,// 线的类型LINE_8
      InputArray hierarchy,// 拓扑结构图
      int maxlevel,// 最大层数， 0只绘制当前的，1表示绘制绘制当前及其内嵌的轮廓
      Point offset = Point()// 轮廓位移，可选
            ）

二，轮廓分析（二值图像分析)

 在得到图像的轮廓以后，我们就可以进行轮廓分析。经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用的属性信息、常见的如下：　

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