29.輪廓發現

1.輪廓發現(find contour in your image)

• 輪廓發現（find contour）
• 代碼演示

2.介紹

輪廓發現是基於圖像邊緣提取的基礎尋找對象輪廓的方法，所以邊緣提取的閾值選定會影響最終輪廓發現結果

3.API介紹

• 在二值圖像上發現輪廓使用API

cv::findContours(
InputOutputArray  binImg, // 輸入圖像，非0的像素被看成1,0的像素值保持不變，8-bit
 OutputArrayOfArrays  contours,//  全部發現的輪廓對象
OutputArray,  hierachy// 圖該的拓撲結構，可選，該輪廓發現算法正是基於圖像拓撲結構實現。
int mode, //  輪廓返回的模式，一般返回一個輪廓樹
int method,// 發現方法
Point offset=Point()//  輪廓像素的位移，默認（0, 0）沒有位移
)

• cv::findContours之後對發現的輪廓數據進行繪製顯示

drawContours(
InputOutputArray  binImg, // 輸出圖像
 OutputArrayOfArrays  contours,//  全部發現的輪廓對象
Int contourIdx// 輪廓索引號
const Scalar & color,// 繪製時候顏色
int  thickness,// 繪製線寬
int  lineType ,// 線的類型LINE_8
InputArray hierarchy,// 拓撲結構圖
int maxlevel,// 最大層數， 0只繪製當前的，1表示繪製繪製當前及其內嵌的輪廓
Point offset=Point()// 輪廓位移，可選
)

4.演示代碼

大致步驟：
1.輸入圖像轉爲灰度圖像cvtColor
2.使用Canny進行邊緣提取，得到二值圖像
3.使用findContours尋找輪廓
4.使用drawContours繪製輪廓

void Demo_Contours(int,void*){
    vector<vector<Point>>contours;
    vector<Vec4i>hierarchy;
    Canny(src,dst,threshold_value,threshold_value*2,3,false);
    findContours(dst,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMOPLE,POint(0,0));
    
    Mat drawImg = Mat::zeros(dst,size(),CV_8UC3);
    for(size_t i = 0;i < contours.size();i++){
        Scalar color = Scalar (rng.uniform(0,255),rng.uniform(0,255),rng.uniform(0,255))       
       drawContours(drawImg,contours,i,color,2,LINE_8,hierarchy,0,Point(0,0));
       }
   imshow(output_win,drawImg);    
}

做項目時：一定要使用數組，不要用vector，速度會很慢

5.舉例

6.課外擴展

圖像的拓撲結構
findContours(）函數
drawContours(）函數
opencv中vector_ vector Point，vector_vec4i_，vector_Rect_，vector_RotatedRect_含義