如何使用OpenCV中的findcontours函数进行轮廓检测

小蓝 • 2024-12-04 10:25 • 编程

一、介绍

在图像处理中，轮廓（contour）是一个非常重要的概念，通常指的是将物体从背景中分离出来的边界线或曲线。在OpenCV库中，可以使用findcontours函数来找到图像中的轮廓。

本篇文章将详细介绍如何使用OpenCV中的findcontours函数进行轮廓检测。

二、必备知识

在开始介绍findcontours函数之前，需要了解以下几个OpenCV函数：

cvtColor：将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间
threshold：对图像进行二值化处理，将图像分为黑白两部分
findcontours：找到图像中的轮廓，返回轮廓的信息
drawContours：将轮廓在图像上进行绘制，以便观察和调试

三、使用findcontours函数进行轮廓检测

1. 准备工作

在使用findcontours函数之前，需要加载一张图像。代码如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main() {
    Mat image = imread("image.jpg");

    // 检查图像是否成功加载
    if (image.empty()) {
        std::cout << "无法加载图像！" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 显示原始图像
    imshow("Original Image", image);

    // 等待按下任意按键
    waitKey(0);

    return 0;
}

运行上述代码，可以加载一张图像并显示在窗口中。

2. 进行轮廓检测

在加载完图像后，接下来就是使用findcontours函数进行轮廓检测了。

在使用findcontours函数之前，需要对图像进行一些预处理，如将图像从彩色空间转换为灰度空间，并进行二值化处理。代码如下：

Mat grayImage, binaryImage;
cvtColor(image, grayImage, COLOR_BGR2GRAY); // 将图像转换为灰度空间
threshold(grayImage, binaryImage, 50, 255, THRESH_BINARY); // 对图像进行二值化处理

上述代码中，我们将图像从BGR彩色空间转换为灰度空间，并使用阈值50将图像二值化，使得图像中明暗的部分被分为黑白两部分。

接下来就是使用findcontours函数进行轮廓检测了。代码如下：

std::vector<std::vector<Point>> contours;
std::vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(binaryImage, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());

// 绘制轮廓
Mat contoursImage = Mat::zeros(binaryImage.size(), CV_8UC3);
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
    drawContours(contoursImage, contours, i, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, hierarchy, 0, Point());
}
imshow("Contours Image", contoursImage);
waitKey(0);

上述代码中，我们使用findcontours函数找到了图像中的所有轮廓，并将结果存储在contours向量中。同时，我们还使用了drawContours函数在contoursImage图像上将所有轮廓绘制出来，并显示在窗口中。

运行以上代码，会得到图像中所有轮廓的检测结果，并且通过drawContours函数绘制出来。如下图所示：

上述代码中，在findcontours函数中，我们使用了以下参数：

binaryImage：二值化后的图像
contours：存储检测到的轮廓
hierarchy：表示轮廓的层级结构
RETR_TREE：表示检测所有轮廓，并重建完整的轮廓层次结构
CHAIN_APPROX_SIMPLE：表示对轮廓中的所有点进行压缩，并仅保留与轮廓形状有关的重要点
Point()：表示轮廓的偏移量，一般都为(0,0)

其中，RETR_TREE和CHAIN_APPROX_SIMPLE是findcontours函数中的两个比较重要的参数。

RETR_TREE表示检测所有轮廓，并重建完整的轮廓层次结构。在重建层次结构时，每个轮廓都分配一个编号，这个编号就是hierarchy向量中的元素之一。

CHAIN_APPROX_SIMPLE表示对轮廓中的所有点进行压缩，并仅保留与轮廓形状有关的重要点。这样做可以有效减小存储轮廓信息所需的空间。

四、总结

本篇文章主要介绍了如何使用OpenCV中的findcontours函数进行轮廓检测。首先介绍了几个必备知识，然后详细介绍了使用findcontours函数进行轮廓检测的步骤。希望这篇文章能够帮助大家更好地理解和使用OpenCV库中的轮廓检测函数。

原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/198439.html