opencv findContours和drawContours使用方法

OpenCV 支持大量的轮廓、边缘、边界的相关函数，相应的函数有 moments 、 HuMoments 、 findContours 、 drawContours、approxPolyDP、arcLength、boundingRect、contourArea、convexHull、 fitEllipse、fitLine、isContourConvex、minAreaRect、minEnclosingCircle、 mathcShapes、pointPolygonTest。

下面这个程序用到的函数有，简单介绍其功能如下：

findContours：找到图像中轮廓

approxPolyDP：对多边形曲线做近似

boundingRect：计算并返回包围轮廓点集的最小矩形

minEnclosingCircle：计算并返回包围轮廓点集的最小圆形及其半径

drawContours：根据轮廓点集和轮廓结构画出轮廓

程序代码及详细注释：

// 050 创建包围轮廓的矩形和圆形边界框.cpp :定义控制台应用程序的入口点。
//

#include"stdafx.h"

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#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include<stdlib.h>

using namespace cv;
using namespace std;

Mat src; Mat src_gray;
int thresh = 100;
int max_thresh = 255;
RNG rng(12345);

/// 函数声明
void thresh_callback(int, void* );

int main( int argc, char** argv )
{
/// 载入原图像, 返回3通道图像
src = imread( "boundrect.jpg");

///转化成灰度图像并进行平滑
cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY );
blur( src_gray, src_gray, Size(3,3));

/// 创建窗口
char* source_window = "Source";
namedWindow( source_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow( source_window, src);

createTrackbar( "Threshold:", "Source", &thresh, max_thresh,thresh_callback );
thresh_callback( 0, 0);

waitKey(0);
return(0);
}

void thresh_callback(int, void* )
{
Mat threshold_output;
vector<vector<Point>>contours; //轮廓数组（非矩形数组），每个轮廓是一个Point型的vector
vector<Vec4i>hierarchy; //见下面findContours的解释

///使用Threshold二值
threshold( src_gray, threshold_output, thresh,255, THRESH_BINARY );

/// 找到轮廓
//contours参数为检测的轮廓数组，每一个轮廓用一个point类型的vector表示
//hiararchy参数和轮廓个数相同，每个轮廓contours[ i ]对应4个hierarchy元素hierarchy[ i][ 0 ] ~hierarchy[ i ][ 3 ]，
//分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号，如果没有对应项，该值设置为负数。
//CV_RETR_TREE：建立一个等级树结构的轮廓
//
findContours( threshold_output, contours,hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

/// 多边形逼近轮廓 +获取矩形和圆形边界框
vector<vector<Point>> contours_poly( contours.size());         //近似后的轮廓点集
vector<Rect>boundRect( contours.size());                          //包围点集的最小矩形vector
vector<Point2f>center(contours.size());                              //包围点集的最小圆形vector
vector<float>radius( contours.size());                                  //包围点集的最小圆形半径vector

for( int i = 0; i< contours.size(); i++ )
    {
   approxPolyDP(Mat(contours[i]), contours_poly[i], 3, true);     //对多边形曲线做适当近似，contours_poly[i]是输出的近似点集
      boundRect[i] = boundingRect( Mat(contours_poly[i]));        //计算并返回包围轮廓点集的最小矩形
      minEnclosingCircle( contours_poly[i], center[i], radius[i]);    //计算并返回包围轮廓点集的最小圆形及其半径
    }

/// 画多边形轮廓 + 包围的矩形框 + 圆形框
Mat drawing = Mat::zeros(threshold_output.size(), CV_8UC3 );
for( int i = 0; i<contours.size(); i++ )
    {
      Scalar color = Scalar( rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0,255),rng.uniform(0,255) );  //随机颜色
   //   drawContours( drawing,contours_poly, i, color, 1, 8,vector<Vec4i>(), 0, Point() );
      drawContours( drawing, contours_poly, i, color, 1, 8, hierarchy, 0,Point());        //根据轮廓点集contours_poly和轮廓结构hierarchy画出轮廓

      rectangle( drawing, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), color, 2,8, 0);             //画矩形，tl矩形左上角，br右上角
      circle( drawing, center[i], (int)radius[i], color, 2, 8, 0);                                       //画圆形
    }

/// 显示在一个窗口
namedWindow( "Contours", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow( "Contours", drawing );
}

运行结果：

opencv findContours和drawContours使用方法

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