如何使用OpenCV中的findcontours函數進行輪廓檢測

一、介紹

在圖像處理中，輪廓（contour）是一個非常重要的概念，通常指的是將物體從背景中分離出來的邊界線或曲線。在OpenCV庫中，可以使用findcontours函數來找到圖像中的輪廓。

本篇文章將詳細介紹如何使用OpenCV中的findcontours函數進行輪廓檢測。

二、必備知識

在開始介紹findcontours函數之前，需要了解以下幾個OpenCV函數：

• cvtColor：將圖像從一種顏色空間轉換為另一種顏色空間
• threshold：對圖像進行二值化處理，將圖像分為黑白兩部分
• findcontours：找到圖像中的輪廓，返回輪廓的信息
• drawContours：將輪廓在圖像上進行繪製，以便觀察和調試

三、使用findcontours函數進行輪廓檢測

1. 準備工作

在使用findcontours函數之前，需要加載一張圖像。代碼如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

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

    // 檢查圖像是否成功加載
    if (image.empty()) {
        std::cout << "無法加載圖像！" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 顯示原始圖像
    imshow("Original Image", image);

    // 等待按下任意按鍵
    waitKey(0);

    return 0;
}

運行上述代碼，可以加載一張圖像並顯示在窗口中。

2. 進行輪廓檢測

在加載完圖像後，接下來就是使用findcontours函數進行輪廓檢測了。

在使用findcontours函數之前，需要對圖像進行一些預處理，如將圖像從彩色空間轉換為灰度空間，並進行二值化處理。代碼如下：

Mat grayImage, binaryImage;
cvtColor(image, grayImage, COLOR_BGR2GRAY); // 將圖像轉換為灰度空間
threshold(grayImage, binaryImage, 50, 255, THRESH_BINARY); // 對圖像進行二值化處理

上述代碼中，我們將圖像從BGR彩色空間轉換為灰度空間，並使用閾值50將圖像二值化，使得圖像中明暗的部分被分為黑白兩部分。

接下來就是使用findcontours函數進行輪廓檢測了。代碼如下：

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

// 繪製輪廓
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);

上述代碼中，我們使用findcontours函數找到了圖像中的所有輪廓，並將結果存儲在contours向量中。同時，我們還使用了drawContours函數在contoursImage圖像上將所有輪廓繪製出來，並顯示在窗口中。

運行以上代碼，會得到圖像中所有輪廓的檢測結果，並且通過drawContours函數繪製出來。如下圖所示：

上述代碼中，在findcontours函數中，我們使用了以下參數：

• binaryImage：二值化後的圖像
• contours：存儲檢測到的輪廓
• hierarchy：表示輪廓的層級結構
• RETR_TREE：表示檢測所有輪廓，並重建完整的輪廓層次結構
• CHAIN_APPROX_SIMPLE：表示對輪廓中的所有點進行壓縮，並僅保留與輪廓形狀有關的重要點
• Point()：表示輪廓的偏移量，一般都為(0,0)

其中，RETR_TREE和CHAIN_APPROX_SIMPLE是findcontours函數中的兩個比較重要的參數。

RETR_TREE表示檢測所有輪廓，並重建完整的輪廓層次結構。在重建層次結構時，每個輪廓都分配一個編號，這個編號就是hierarchy向量中的元素之一。

CHAIN_APPROX_SIMPLE表示對輪廓中的所有點進行壓縮，並僅保留與輪廓形狀有關的重要點。這樣做可以有效減小存儲輪廓信息所需的空間。

四、總結

本篇文章主要介紹了如何使用OpenCV中的findcontours函數進行輪廓檢測。首先介紹了幾個必備知識，然後詳細介紹了使用findcontours函數進行輪廓檢測的步驟。希望這篇文章能夠幫助大家更好地理解和使用OpenCV庫中的輪廓檢測函數。