輪廓發現

• 定義
  
• API

CV_EXPORTS_W void findContours( InputOutputArray image,
                                OutputArrayOfArrays contours,
                                OutputArray hierarchy, 
                                int mode,
                                int method, 
                                Point offset =
 
 Point()
                                );

• 引數說明
  

1. 8位元單通道的源二值影象。非零畫素作為1處理，0畫素儲存不變。從一個灰度影象得到二值影象的函式有：cvThreshold，cvAdaptiveThreshold和cvCanny。

   如果第四個引數為cv::RETR_CCOMP或cv::RETR_FLOODFILL，輸入影象可以是32-bit整型影象(CV_32SC1)

2. contours:檢測到的輪廓，每個輪廓都是以點向量的形式進行儲存即使用point型別的vector表示

3. hierarchy:可選的輸出向量(std::vector)，包含了影象的拓撲資訊，作為輪廓數量的表示hierarchy包含了很多元素，每個輪廓contours[i]對應hierarchy中hierarchy[i][0]~hierarchy[i][3],分別表示後一個輪廓，前一個輪廓，父輪廓，內嵌輪廓的索引，如果沒有對應項，則相應的hierarchy[i]設定為負數。

4. mode輪廓檢索模式，可以通過cv::RetrievalModes()檢視詳細資訊

   mode	說明
   RETR_EXTERNAL	表示只檢測最外層輪廓，意思是影象中獨立的個體只檢測最外層輪廓，包含在裡面的輪廓不會提取出來。
   RETR_LIST	提取所有輪廓，並放置在list中，不建立等級關係。意思就是提取出來的輪廓之間是沒有聯絡的。
   RETR_CCOMP	提取所有輪廓，並且將其組織為雙邊結構。意思就是第一層為它的外圍輪廓，第二層為內圍輪廓，利用這個引數可以篩選出來一個獨立邊緣只對應一個輪廓
   RETR_TREE	提取所有輪廓，並且重新建立網狀輪廓結構。它體現出來的輪廓聯絡很緊密，比如說一個輪廓在另外一個輪廓的裡面，輪廓裡面又包含輪廓。

5. 邊緣近似方法（除了CV_RETR_RUNS使用內建的近似，其他模式均使用此設定的近似演算法）。可以通過cv::ContourApproximationModes()檢視詳細資訊 .

   method	說明
   CV_CHAIN_CODE	以Freeman鏈碼的方式輸出輪廓，所有其他方法輸出多邊形（頂點的序列）
   CV_CHAIN_APPROX_NONE	獲取每個輪廓的每個畫素，相鄰的兩個點的畫素位置差不超過1
   CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE	壓縮水平方向，垂直方向，對角線方向的元素，值保留該方向的重點座標，如果一個矩形輪廓只需4個點來儲存輪廓資訊
   CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS	使用the flavors of Teh-Chinchain近似演算法的一種。
   CV_LINK_RUNS	通過連線水平段的1，使用完全不同的邊緣提取演算法。使用 CV_RETR_LIST檢索模式能使用此方法

6. 偏移量，用於移動所有輪廓點。當輪廓是從影象的ROI提取的，並且需要在整個影象中分析時，這個引數將很有用。
   
   
   

輪廓繪製

• 定義

CV_EXPORTS_W void drawContours( InputOutputArray image,
                                InputArrayOfArrays contours,
                                int contourIdx, 
                                const Scalar& color,
                                int thickness = 1, 
                                int lineType = LINE_8,
                                InputArray hierarchy = noArray(),
                                int maxLevel = INT_MAX, 
                                Point offset = Point() );

• 引數
  
  1. image:輸入需要最終輸出的影象，Mat型別即可
  2. contours:使用findContours檢測到的輪廓資料，每個輪廓以點向量的形式儲存，point型別的vector
  3. contourIdx:繪製輪廓的只是變數，如果為負值則繪製所有輸入輪廓
  4. color:輪廓顏色
  5. thickness:繪製輪廓所用線條粗細度，如果值為負值，則在輪廓內部繪製
  6. lineTpye:線條型別，有預設值LINE_8。
  7. hierarchy: 關於層級的可選引數，只有繪製部分輪廓時才會用到
  8. maxLevel: 用於繪製輪廓的最大等級 .畫輪廓的最大層數。
     如果是0，只繪製contour；
     如果是1，將繪製contour後和contour同層的所有輪廓；
     如果是2，繪製contour後所有同層和低一層的輪廓，
     以此類推；如果值是負值，則函式並不繪製contour後的輪廓，但是將畫出其子輪廓，一直到abs(max_level) - 1層。
  9. offset: 可選輪廓便宜引數，用制定偏移量offset=(dx, dy)給出繪製輪廓的偏移量

程式碼演示

Mat src, dst1,dst2,dst3;
char winName[] = "contour_dst3";
int track_size = 10;
int max_size = 100;

void onContour(int, void*) {
	Canny(dst1, dst2, track_size, track_size * 2);
	vector<vector<Point>>contours;
	vector<Vec4i>hierachy;
	//尋找輪廓
	findContours(dst2, contours, hierachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));
	dst3 = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);
	RNG rng(12345);
	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(dst3, contours, i, color, 2, 8, hierachy, 0, Point(0, 0));
	}
	imshow(winName, dst3);
}
int main() {
	src = imread("D:\\fish.png");
	imshow("src", src);
	cvtColor(src, dst1, CV_BGR2GRAY);
	imshow("dst1",dst1);

	onContour(0, 0);
	createTrackbar("trackbar_step", winName, &track_size, max_size, onContour);
	//onContour(0, 0);

	waitKey(0);
	return 0;

}

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【OpenCV3】影象輪廓查詢與繪製——cv::findContours()與cv::drawContours()詳解
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