OpenCV 輪廓提取

輪廓提取——主要針對二值圖像

<1> 輪廓分爲外輪廓和內輪廓如下圖：外輪廓以c開頭內輪廓以h開頭

<2> opencv 提供了尋找輪廓的函數 inttotals = cvFindContours(img, storage,&contours,sizeof(CvContour), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_NONE,cvPoint(0,0));

其中img是二值圖像， storage是內存存儲序列， contours指向存儲的第一個輪廓，

CvMemStorage *storage =cvCreateMemStorage(0);//內存存儲序列

CvSeq *contours = 0; //指向storage中的序列

CV_RETR_LIST表明輪廓在內存中的排列方式，有以下四種:

輪廓的排列方式<在內存中>

CV_RETR_EXTERNAL：first = c0

CV_RETR_CCOMP：從裏到外從右到左這是一個雙向鏈表

CV_RETR_LIST：

first = c01001 <–> c01000 <–>h0100 <–> h0000 <–> h0100 <–> h0000 <–> c010 <–>c000 <–> h01 <–> h00 <–> c0 這也是雙向鏈表

CV_RETR_TREE：

<3>案例

結果展示:

代碼：

[cpp] view plain copy print ?

#include <iostream>
#include "cv.h"
#include "cxcore.h"
#include "highgui.h"
using namespace std;
int main()
{
CvMemStorage *storage = cvCreateMemStorage(0); // 內存存儲序列
IplImage *img = cvLoadImage("E:\\study_opencv_video\\lesson14_1\\Debug\\55.png", 0);
IplImage *imgColor = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 3);
IplImage *contoursImage = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 1);
CvSeq *contours = 0, *contoursTemp = 0;
cvZero(contoursImage);
cvThreshold(img, img, 100, 255, CV_THRESH_BINARY); // 二值化操作
cvCvtColor(img, imgColor, CV_GRAY2BGR);
int totals = cvFindContours(img, storage,&contours,sizeof(CvContour),//img必須是一個二值圖像 storage 用來存儲的contours指向存儲的第一個輪廓
CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_NONE, cvPoint(0,0));
contoursTemp = contours;
int count = 0;
int i;
for(;contoursTemp != 0; contoursTemp = contoursTemp -> h_next)/// 這樣可以訪問每一個輪廓 ====橫向輪廓
{
for(i = 0; i < contoursTemp -> total; i++) // 提取一個輪廓的所有座標點
{
CvPoint *pt = (CvPoint*) cvGetSeqElem(contoursTemp, i); // 得到一個輪廓中一個點的函數cvGetSeqElem
cvSetReal2D(contoursImage, pt->y, pt->x, 255.0);
cvSet2D(imgColor, pt->y, pt->x, cvScalar(0,0,255,0));
}
count ++;
CvSeq *InterCon = contoursTemp->v_next; // 訪問每個輪廓的縱向輪廓
for(; InterCon != 0; InterCon = InterCon ->h_next)
{
for(i = 0; i < InterCon->total; i++ )
{
CvPoint *pt = (CvPoint*)cvGetSeqElem(InterCon, i);
cvSetReal2D(contoursImage, pt->y, pt->x, 255.0);
cvSet2D(imgColor, pt->y, pt->x, cvScalar(0, 255, 0, 0));
}
}
}
cvNamedWindow("contoursImage");
cvShowImage("contoursImage", contoursImage);
cvNamedWindow("imgColor");
cvShowImage("imgColor",imgColor);
cvWaitKey(0);
cvReleaseMemStorage(&storage); // 也要釋放內存序列空間
cvReleaseImage(&contoursImage);
cvReleaseImage(&imgColor);
cvDestroyWindow("contoursImage");
cvDestroyWindow("imgColor");
return 0;<SPAN style="FONT-FAMILY: Arial,Helvetica,sans-serif">}</SPAN>

#include <iostream>
#include "cv.h"
#include "cxcore.h"
#include "highgui.h"
using namespace std;
int main()
{
	CvMemStorage *storage = cvCreateMemStorage(0);   // 內存存儲序列
	IplImage *img = cvLoadImage("E:\\study_opencv_video\\lesson14_1\\Debug\\55.png", 0);
	IplImage *imgColor = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 3);
	IplImage *contoursImage = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 1);

	CvSeq *contours = 0, *contoursTemp = 0;  
	cvZero(contoursImage);
	cvThreshold(img, img, 100, 255, CV_THRESH_BINARY);  // 二值化操作
	cvCvtColor(img, imgColor, CV_GRAY2BGR);
	int totals = cvFindContours(img, storage,&contours, sizeof(CvContour),    //img必須是一個二值圖像 storage 用來存儲的contours指向存儲的第一個輪廓
		CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_NONE, cvPoint(0,0));
	contoursTemp = contours;
	int count = 0;
	int i;
	for(;contoursTemp != 0; contoursTemp = contoursTemp -> h_next)  /// 這樣可以訪問每一個輪廓  ====橫向輪廓
	{
		for(i = 0; i < contoursTemp -> total; i++)    // 提取一個輪廓的所有座標點
		{
			CvPoint *pt = (CvPoint*) cvGetSeqElem(contoursTemp, i);   // 得到一個輪廓中一個點的函數cvGetSeqElem
			cvSetReal2D(contoursImage, pt->y, pt->x, 255.0);
			cvSet2D(imgColor, pt->y, pt->x, cvScalar(0,0,255,0));
		}
		count ++;
		CvSeq *InterCon = contoursTemp->v_next;     // 訪問每個輪廓的縱向輪廓
		for(; InterCon != 0; InterCon = InterCon ->h_next)
		{
			for(i = 0; i < InterCon->total; i++ )
			{
				CvPoint *pt = (CvPoint*)cvGetSeqElem(InterCon, i);
				cvSetReal2D(contoursImage, pt->y, pt->x, 255.0);
				cvSet2D(imgColor, pt->y, pt->x, cvScalar(0, 255, 0, 0));
			}
		}
	}
	cvNamedWindow("contoursImage");
	cvShowImage("contoursImage", contoursImage);
	cvNamedWindow("imgColor");
	cvShowImage("imgColor",imgColor);
	cvWaitKey(0);
	cvReleaseMemStorage(&storage);      // 也要釋放內存序列空間
	cvReleaseImage(&contoursImage);
	cvReleaseImage(&imgColor);
	cvDestroyWindow("contoursImage");
	cvDestroyWindow("imgColor");
	return 0;<span style="FONT-FAMILY: Arial,Helvetica,sans-serif">}</span>

對於代碼中一些關於輪廓的函數詳解如下：

FindContours

FindContours
在二值圖像中尋找輪廓

int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,
int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST,
int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, CvPoint offset=cvPoint(0,0) );
image
輸入的 8-比特、單通道圖像. 非零元素被當成 1， 0 象素值保留爲 0 - 從而圖像被看成二值的。爲了從灰度圖像中得到這樣的二值圖像，可以使用 cvThreshold, cvAdaptiveThreshold 或 cvCanny. 本函數改變輸入圖像內容。
storage
得到的輪廓的存儲容器
first_contour
輸出參數：包含第一個輸出輪廓的指針
header_size
如果 method=CV_CHAIN_CODE，則序列頭的大小 >=sizeof(CvChain)，否則 >=sizeof(CvContour) .
mode
提取模式.
CV_RETR_EXTERNAL - 只提取最外層的輪廓
CV_RETR_LIST - 提取所有輪廓，並且放置在 list 中
CV_RETR_CCOMP - 提取所有輪廓，並且將其組織爲兩層的 hierarchy: 頂層爲連通域的外圍邊界，次層爲洞的內層邊界。
CV_RETR_TREE - 提取所有輪廓，並且重構嵌套輪廓的全部 hierarchy
method
逼近方法 (對所有節點, 不包括使用內部逼近的 CV_RETR_RUNS).
CV_CHAIN_CODE - Freeman 鏈碼的輸出輪廓. 其它方法輸出多邊形(定點序列).
CV_CHAIN_APPROX_NONE - 將所有點由鏈碼形式翻譯(轉化）爲點序列形式
CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE - 壓縮水平、垂直和對角分割，即函數只保留末端的象素點;
CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1,
CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS - 應用 Teh-Chin 鏈逼近算法. CV_LINK_RUNS - 通過連接爲 1 的水平碎片使用完全不同的輪廓提取算法。僅有 CV_RETR_LIST 提取模式可以在本方法中應用.
offset
每一個輪廓點的偏移量. 當輪廓是從圖像 ROI 中提取出來的時候，使用偏移量有用，因爲可以從整個圖像上下文來對輪廓做分析.
函數 cvFindContours 從二值圖像中提取輪廓，並且返回提取輪廓的數目。指針 first_contour 的內容由函數填寫。它包含第一個最外層輪廓的指針，如果指針爲 NULL，則沒有檢測到輪廓（比如圖像是全黑的）。其它輪廓可以從 first_contour 利用 h_next 和 v_next 鏈接訪問到。在 cvDrawContours 的樣例顯示如何使用輪廓來進行連通域的檢測。輪廓也可以用來做形狀分析和對象識別。

DrawContours

在圖像中繪製外部和內部的輪廓。 void cvDrawContours( CvArr *img, CvSeq* contour, CvScalar external_color, CvScalar hole_color, int max_level, int thickness=1, int line_type=8, CvPoint offset=cvPoint(0,0) ); img 用以繪製輪廓的圖像。和其他繪圖函數一樣，邊界圖像被感興趣區域（ROI）所剪切。 contour 指針指向第一個輪廓。 external_color 外層輪廓的顏色。 hole_color 內層輪廓的顏色。 max_level 繪製輪廓的最大等級。如果等級爲0，繪製單獨的輪廓。如果爲1，繪製輪廓及在其後的相同的級別下輪廓。如果值爲2，所有的輪廓。如果等級爲2，繪製所有同級輪廓及所有低一級輪廓，諸此種種。如果值爲負數，函數不繪製同級輪廓，但會升序繪製直到級別爲abs(max_level)-1的子輪廓。 thickness 繪製輪廓時所使用的線條的粗細度。如果值爲負(e.g. =CV_FILLED),繪製內層輪廓。 line_type 線條的類型。參考cvLine. offset 按照給出的偏移量移動每一個輪廓點座標.當輪廓是從某些感興趣區域(ROI)中提取的然後需要在運算中考慮ROI偏移量時，將會用到這個參數。當thickness>=0,函數cvDrawContours在圖像中繪製輪廓,或者當thickness<0時，填充輪廓所限制的區域。

轉載自：http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225

作者：小村長  出處：http://blog.csdn.net/lu597203933

OpenCV 輪廓提取

python 用cx_Freeze打包程序詳細解讀setup.py

opencv 中detectMultiScale函數檢測異常（檢測出很多的目標區域）

CString 與 char* 類型互相轉換

Halcon HTuple 轉 char[]方法

MFC+opencv實現對話框滑動塊查看圖像

Mac下配置sublime實現LaTeX

https://yachay.unat.edu.pe/blog/index.php?comment_area=format_blog&comment_component=blog&comment_co

linux以太網驅動總結