提取輪廓和描述子

Mat image = imread("D:/picture/images/binaryGroup.bmp",0);  if(!image.data)      return -1;  imshow("源映像",image);    //擷取輪廓  std::vector<std::vector<Point>> contours;  //擷取輪廓：  findContours(image,         //映像      contours,               //輪廓點                      //包含映像拓撲結構的資訊（選擇性參數，這裡沒有選）      CV_RETR_EXTERNAL,           //擷取輪廓的方法（這裡擷取外圍輪廓）      CV_CHAIN_APPROX_NONE);      //輪廓近似的方法（這裡不近似，擷取全部輪廓）  //列印輪廓資訊  std::cout<<"共有外圍輪廓："<<contours.size()<<"條"<<std::endl;  std::vector<std::vector<Point>>::const_iterator itContours = contours.begin();  for(;itContours != contours.end();++itContours)  {      std::cout<<"每個輪廓的長度: "<<itContours->size()<<std::endl;  }  

注意到輪廓的儲存格式為std::vector<std::vector<Point>>，他說明整個輪廓是若干條輪廓按一定順序組成的，而每個輪廓中的點也是有順序的。

畫出輪廓就比較簡單了：

//畫出輪廓  Mat result(image.size(),CV_8U,Scalar(255));  //畫出輪廓，參數為：畫板，輪廓，輪廓指示（這裡畫出所有輪廓），顏色，線粗  drawContours(result,contours,-1,Scalar(0),2);  imshow("提取外圍輪廓",result);  

還要注意提取輪廓的方法還有很多種，比如CV_RETR_LIST代表所有輪廓

findContours(image,         //映像      contours,               //輪廓點                      //包含映像拓撲結構的資訊（選擇性參數，這裡沒有選）      CV_RETR_LIST,           //擷取輪廓的方法（這裡擷取所有輪廓）      CV_CHAIN_APPROX_NONE);      //輪廓近似的方法（這裡不近似，擷取全部輪廓  //畫出輪廓  drawContours(result,contours,-1,Scalar(0),2);  imshow("提取所有輪廓",result);  

通常，這樣提取的輪廓包含一些我們不希望的輪廓（比如一些小洞），或者假如我們知道我們感興趣的物體輪廓的大概範圍時，我們就可以用下面的辦法縮小目標範圍：

//除去太長或者太短的輪廓int cmin = 100;int cmax = 1000;std::vector<std::vector<Point>>::const_iterator itc = contours.begin();while(itc != contours.end()){if(itc->size() < cmin || itc->size() > cmax)itc = contours.erase(itc);else++itc;}//把結果畫在源映像上：Mat original = imread("D:/picture/images/group.jpg");if(!original.data)return -1;drawContours(original,contours,-1,Scalar(255,255,255),2);imshow("動物的輪廓",original);//將輪廓重繪於白板上result.setTo(Scalar(255));drawContours(result,contours,-1,Scalar(0),1);

怎麼提取輪廓的特徵呢？OpenCV提供了很多函數，我們展示其中的幾個：

//輪廓的形狀描述子  //外接矩形  Rect r0 = boundingRect(Mat(contours[0]));  rectangle(result,r0,Scalar(0),2);    //最小外接圓  float radius;  Point2f center;  minEnclosingCircle(Mat(contours[1]),center,radius);  circle(result,Point(center),static_cast<int>(radius),Scalar(0),2);    //多邊形估計  std::vector<Point> poly;  //參數為：輸入映像的2維點集，輸出結果，估計精度，是否閉合  approxPolyDP(Mat(contours[2]),poly,5,true);  std::cout<<"多邊形大小："<<poly.size()<<std::endl;  //畫出結果  std::vector<Point>::const_iterator itp = poly.begin();  while(itp != poly.end()-1)  {      line(result,*itp,*(itp+1),Scalar(0),2);      ++itp;  }  //將第一個點和最後一點連起來  line(result,*(poly.begin()),*(poly.end()-1),Scalar(128),2);      //計算凸包  std::vector<Point> hull;  convexHull(Mat(contours[3]),hull);  std::vector<cv::Point>::const_iterator it= hull.begin();  while(it != (hull.end()-1))  {      line(result,*it,*(it+1),Scalar(0),2);      ++it;  }  line(result,*(hull.begin()),*(hull.end()-1),Scalar(0),2);      //計算矩資訊  itc = contours.begin();  while(itc != contours.end())  {      //計算所有的距      Moments mom = moments(Mat(*itc++));      //計算並畫出質心      circle(result,Point(mom.m10/mom.m00,mom.m01/mom.m00),2,Scalar(2),2);  }  imshow("形狀描述子",result);  

我們再次看到，輪廓的確是有順序的。值得注意的是矩資訊：OpenCV提供了一個結構體Moments，它的元素就是計算好的矩資訊，裡面存放了常用的距。

其實，OpenCV還提供了許多其他的形狀描述子，比如函數cv::minAreaRect計算了最小外界傾斜的矩形。函數cv::contourArea估計輪廓地區的面積（裡面的像素數）。函數cv::pointPolygonTest計算一個點是否在輪廓內，cv::matchShapes測量了2兩個輪廓的相似程度等等。