OpenCV中drawContours用法

使用了很久的drawContours，繪製一個輪廓向量基本只會用一種方法，類似如下的方式，傻傻地一個一個繪製。

for(int i = 0; i < contour_vec.size(); i++)
{
	drawContours(blkImg, contour_vec, i, Scalar(255), -1);
}

不知道什麼時候勾動了哪根神經，想研究一下該函數的參數，看看有沒有其他的神奇用法，深入代碼看了一眼，還真有點收穫。代碼裏面對該函數的說明如下：

重點是綠色框裏的內容，也就是說，繪製一個輪廓向量，只要在第三個參數處填個-1，一句話搞定，相見恨晚呀！

另外需要注意的是，我們平時習慣在黑色背景下繪製白色輪廓，或白色背景繪製黑色輪廓，如果背景圖像就是單通道灰度圖，那麼這個函數中的color也只能是單通道的，只取第0個分量的灰度值，設置三通道的顏色是無意義的，因爲背景圖像已經決定了只取一個通道的，因此如果創建了一個單通道的背景圖，繪製時卻設置了彩色，比如Scalar(255,255,0)，那麼實際生效的只有第一個分量，等效於Scalar(255)。

當然，你如果創建的是一個多通道圖像，那麼繪製輪廓時也就可以用彩色線條了。看下面的例子：

#include <iostream>
#include <vector>
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	Mat img = imread("dots.jpg");
	Mat grayImg, binImg;
	
	cvtColor(img, grayImg, COLOR_BGR2GRAY);
	
        //大津法進行二值化
	threshold(grayImg, binImg, 0, 255, CV_THRESH_OTSU);
	
	imshow("binImg", binImg);
	waitKey(0);
	
	//提取二值化圖像中的輪廓數據
        vector<vector<Point> > contour_vec;
	vector<Vec4i> hierarchy;
	findContours(binImg, contour_vec, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
	
	cout << "contours number: " << contour_vec.size() << endl;
	
	// 以前常用的for循環繪製輪廓
        /*Mat blkImg(binImg.size(), CV_8UC1, Scalar(0));
	
	for(int i = 0; i < contour_vec.size(); i++)
	{
		drawContours(blkImg, contour_vec, i, Scalar(255), -1);
	}   */
	
	//繪製單通道輪廓圖像，背景爲白色，輪廓線條用黑色
	Mat blkImg(binImg.size(), CV_8UC1, Scalar(255));
	drawContours(blkImg, contour_vec, -1, Scalar(0), 2);	
	imshow("blkImg", blkImg);
	waitKey(0);	
	imwrite("blkImg.bmp", blkImg);
	
	//繪製彩色輪廓圖像，背景顏色爲藍綠色，輪廓線條爲紅色
	Mat colorImg(binImg.size(), CV_8UC3, Scalar(255, 255, 0));
	drawContours(colorImg, contour_vec, -1, Scalar(0,0,255), 3);
	imshow("colorImg", colorImg);
	waitKey(0);	
	imwrite("colorImg.bmp", colorImg);

    return 0；
	
}

執行結果：

從左到右分別是原圖、單通道輪廓圖、三通道彩色輪廓圖。