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opencv輪廓及點在輪廓內判斷

阿新 • • 發佈：2019-01-31

查詢輪廓

輪廓到底是什麼?一個輪廓一般對應一系列的點,也就是影象中的一條曲線.表示的方法可能根據不同情況而有所不同.有多重方法可以表示曲線.在openCV中一般用序列來儲存輪廓資訊.序列中的每一個元素是曲線中一個點的位置.關於序列表示的輪廓細節將在後面討論,現在只要簡單把輪廓想象為使用CvSeq表示的一系列的點就可以了.

函式cvFindContours()從二值影象中尋找輪廓.cvFindContours()處理的影象可以是從cvCanny()函式得到的有邊緣畫素的影象,或者是從cvThreshold()及cvAdaptiveThreshold()得到的影象,這時的邊緣是正和負區域之間的邊界.


圖8-2描述了cvFindContours的函式功能,影象的上半部分是神色背景和白色區域(被從A到E標記)的測試影象.下半部分是使用cvFindCountours()函式後會得到的輪廓的說明.這些輪廓被標記為cX或hx,"c"表示"輪廓(contour)","h"表示"孔(hole)","X表述數字".其中一些輪廓用虛劃線表示;表明他們是白色區域的外部邊界(例如,非0區域).孔(hole)的外部邊界(例如,非0區域)即白色區域的內部邊界.在圖中是用電線表示外部邊界的.OpenCV的cvFindContours()函式可區分內部和外部邊界.

包含的概念在很多應用中都非常重要.因此.OpenCV允許得到的輪廓被聚合成一個輪廓樹,從而把包含關係編碼到樹結構中.這個測試圖的輪廓樹在根節點的輪廓叫c0,孔h00和h01是它的字子節點.這些輪廓中直接包含輪廓稱為他們的子節點,以此類推.

現在來看cvFindContours()函式

  1. int  cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,    
  2.                             int header_size CV_DEFAULT(sizeof(CvContour)),    
  3.                             int mode CV_DEFAULT(CV_RETR_LIST),    
  4.                             int
     method CV_DEFAULT(CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE),    
  5.                             CvPoint offset CV_DEFAULT(cvPoint(0,0)));    
第一個引數 image是輸入影象,影象必須是8位單通道影象,並且應該被轉化成二值的(例如,所有非0畫素的值都是一個定值).cvFindContours()執行的時候,這個影象會被直接塗改,因此如果是將來還有用的影象,應該複製之後再傳給cvFindContours().

storage 是記憶體儲存器,cvFindContours()找到的輪廓記錄在此記憶體裡.正如之前所說,這個儲存器的空間應該由cvCreateMemStorage()分配.

first_contour 是指向CvSeq*的一個指標firstContour.無需動手,cvFindContours()會自動分配該指標.實際上,只要在這裡傳一個指標就可以了函式會自動設定.不需要分配和釋放(new/delete或者malloc/free).就是這個指標(例如,*firstContour)指向輪廓樹的首地址(head).cvFindContours()返回值是,找到的所有輪廓的個數

cvSeq* firstContout = NULL;

cvFindContours(..., &firstContour, ...);

headerSize告訴cvFindContours()更多有關物件分配的資訊,它可以被設定為sizeof(CvContour)或者sizeof(CvChain)(當近似方法引數method被設定為CV_ChAIN_CODE時使用後者).最後是mode和method引數,他們分別指定計算方法和如何計算.

mode變數可以被設定為以下四個選項之一: CV_RETR_ExTERNAL, CV_RETR_LIST, CV_RETR_CCOMP或CV_RETR_TREE.mode的值向cvFindeContours()說明需要的輪廓型別,和希望的放回值形式.具體說來,mode的值決定把找到的輪廓如何掛到輪廓樹節點變數(h_prev,h_next,v_prev和v_next)上,圖8-3展示了四種可能的mode值所得到的結果的拓撲結構.


每中情況下,結構都可以看成是被"橫向"連線(h_next和h_prev)聯絡和被"縱向"連線(v_next和v_prev)不同的"層次".

CV_RETR_EXTERNAL 只檢測出最外的輪廓.圖8-2中,只有一個最外輪廓,因此圖8-3中第一個輪廓指向最外的序列,除此之外沒有別的連線

CV_RETR_LIST 檢測所有的輪廓並將他們儲存到表(list)中.圖8-3描繪了從圖8-2樣圖中得到的表.在這個例子中,有8條輪廓被找到,他們相互之間有h_prev和h_next連線(這裡並沒有使用v_prev和v_next)

CV_RETR_CCOMP 檢出所有的輪廓並將他們組織成雙層結構(two-level hierarchy),頂層邊界是所有成份的外界邊界,第二層邊界是空的邊界.圖8-3中,我們能看到5個外部邊界,其中3個包含孔.孔被v_next和v_prev可以只包括一個值,此節點可以只有一個子節點.c0中有兩個孔,因為v_next可以值包括一個值,次節點可以只有一個子節點.c0之內的所有孔相互間有h_prev和h_next指標連線.

CV_RETR_TREE 檢出所有輪廓並且重新建立網狀的輪廓結構.在我們給出的例子中(圖8-2和8-3中),這意味著根節點是最外的輪廓c0.c0之下是空h00,在同一層次中與另一個孔h01相連線.同理,每個孔都有子節點(相對應的是c000和c010),這些子節點與父節點被垂直連線起來.這個步驟一直持續到影象最內層的輪廓,這些輪廓會成為樹葉節點.

以下的五個值與方法相關(例如輪廓會如何被近似).

 CV_CHAIN_CODE 用freeman鏈碼輸出輪廓,其他方法輸出多邊形(頂點的序列)

CV_CHAIN_APPROX_NONE 將鏈碼編碼中的所有點轉換為點

CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE 壓縮水平,垂直或斜的部分,只儲存最後一個點

CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1或CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用Ten-Chin鏈逼近演算法中的一個

CV_LINK_RUNS 與上述演算法完全不同的演算法,連線所有水平層次的輪廓.此方法只可與Cv_RETR_LIST搭配使用.

使用序列表示輪廓

當呼叫cvFindContours函式的時候,返回多個序列.序列的型別依賴與呼叫cvFindContours時 所傳遞的引數.預設情況下使用CV_RETR_LIST和CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE引數.

序列中儲存一系列的點,這些點構成輪廓,輪廓是本章的重點.輪廓只是序列所能表示物體的一種.輪廓的點的序列,可以用來表示影象空間中的曲線.這種點的序列很常用,所有需要有專門的函式來幫助我們對他進行處理.下面是一組這樣的處理函式.

  1. int  cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,    
  2.                             int header_size CV_DEFAULT(sizeof(CvContour)),    
  3.                             int mode CV_DEFAULT(CV_RETR_LIST),    
  4.                             int method CV_DEFAULT(CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE),    
  5.                             CvPoint offset CV_DEFAULT(cvPoint(0,0)));    
  1. CvContourScanner  cvStartFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage,    
  2.                             int header_size CV_DEFAULT(sizeof(CvContour)),    
  3.                             int mode CV_DEFAULT(CV_RETR_LIST),    
  4.                             int method CV_DEFAULT(CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE),    
  5.                             CvPoint offset CV_DEFAULT(cvPoint(0,0)));    
  1. CvSeq*  cvFindNextContour( CvContourScanner scanner );    
  1. void  cvSubstituteContour( CvContourScanner scanner, CvSeq* new_contour );    
  1. /* Releases contour scanner and returns pointer to the first outer contour */
  2. CvSeq*  cvEndFindContours( CvContourScanner* scanner );    
  1. /* Approximates a single Freeman chain or a tree of chains to polygonal curves */
  2. CvSeq* cvApproxChains( CvSeq* src_seq, CvMemStorage* storage,    
  3.                             int method CV_DEFAULT(CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE),    
  4.                             double parameter CV_DEFAULT(0),    
  5.                             int  minimal_perimeter CV_DEFAULT(0),    
  6.                             int  recursive CV_DEFAULT(0));    
第一函式是cvFindContours(),在前面已經提到.接著是cvStartFindContiors()函式,它和cvFin的Contours()功能類似.但是cvStartFindContours()每次放回一個輪廓,而不像cvFinContours()那樣一次查詢所有輪廓然後統一返回.呼叫cvStartFindContours()函式後,返回一個CvSequenceScanner結構.CvSequenceScanner結構中包含一些狀態資訊,這些資訊不可讀.你可以通過在cvSequenceScabber結構上依次呼叫cvFinNextContour()來查詢剩餘的輪廓.當全部輪廓都被找完之後,cvFindNextContour()將放回NULL

cvSubstituteContour()函式用於替換scanner指向的輪廓.該函式的一個特性是,如果引數 new_contour為NULL,那麼當前的輪廓將被從Scanner指定的樹或連結串列中刪除(受影響的序列會作適當更新,來保證不會有指標指向不存在的物體).

函式cvEndFindContour()結束輪廓查詢,並且將scanner設定為結束狀態.注意,scanner並沒有被刪除,實際上該函式返回的是指標所指序列的第一個元素.

最後一個函式cvApproxChains()函式.該函式將Freeman鏈轉換為多邊形表示(精確轉換或者近似擬合).

Freeman鏈碼

一般情況下,通過cvFindCountours獲取的輪廓是一系列頂點的序列.另一種不同的表達是設定method引數為CV_CHAIN_CODE,然後生成輪廓.當選者CV_CHAIN_CODE標誌的時候,檢測的輪廓通過Freemain鏈碼[Freeman67](圖8-4)的方式返回.在Freeman鏈碼中,多邊形被表示為一系列的位移,每一個位移有8個方向,這8個方向使用整數0到7表示.Freeman鏈碼對於識別一些形狀的物體很有幫助.如果得到的是Freeman鏈碼,可以通過以下兩個函式讀出每個點

  1. void cvStartReadChainPoints( CvChain* chain, CvChainPtReader* reader );    
  1. CvPoint cvReadChainPoint( CvChainPtReader* reader );    

第一個函式用來初始化Freeman鏈CvChainPtReader結構,第二個函式通過CvChainptReader來讀每個點,CvChainPtReader對應當前狀態.結構CvChain從CvSeq擴充套件得來.和CvContourScanner從多個輪廓間迭代一樣,CvChainPtReader用於迭代一個使用Freemain鏈碼錶示輪廓中的每個點.CvChainPtReader和CvSeqReader的用法類似.如您所期望,當所有點都讀完後,返回CvChainPtReader值為NULL.

繪製輪廓

一個經常使用的功能是在螢幕上繪製檢測到的輪廓.繪製可以用cvDrawContours函式完成

  1. /* Draws contour outlines or filled interiors on the image */
  2. void  cvDrawContours( CvArr *img, CvSeq* contour,    
  3.                              CvScalar external_color, CvScalar hole_color,    
  4.                              int max_level, int thickness CV_DEFAULT(1),    
  5.                              int line_type CV_DEFAULT(8),    
  6.                              CvPoint offset CV_DEFAULT(cvPoint(0,0)));    
第一個引數為要繪製輪廓的影象.第二個引數是要繪製的輪廓,他不像乍看上去那麼簡單,他是輪廓樹的根節點.其他的引數(主要是max_level)將會控制如何繪製輪廓樹.下一個引數很容易理解,是繪製輪廓所用的顏色.但是hole_color那?請回憶輪廓的分類,有外輪廓,也有"洞"(圖8-2中的虛劃線和點線).無論繪製單個輪廓還是輪廓樹中的所有輪廓,標記為"洞"的輪廓都會使用hole_color指定的顏色繪製.

通過max_level變數可以告訴cvDrawConturs() 如何處理通過節點樹變數連結到一個輪廓上的其他任何輪廓.此變數可以被設定為遍歷輪廓的最大深度.因此max_level = 0表示與輸入輪廓屬於同意等級的所有輪廓(更具體的說,輸入輪廓和與其相鄰的輪廓被畫出),max_level = 1表示與輸入輪廓屬於同一登記的所有輪廓與其子節點被畫出,以此類推.如果項要畫的輪廓是由cvFindContous()的CV_RETR_CCOMP或CV_RETR_TREE模式得到的話,max_level的負值也是被支援的.在這種情況下,max_level=-1表示只有輸入輪廓被畫出,以此類推,max_level = -2 表示輸入輪廓與其直系(僅直接相連的)子節點會被畫出,以此類推.

引數thickness和line_type就如其字面含義所示.最後,我們可以給繪圖程式一個偏移量,這樣輪廓可以被畫在指定的精確座標上.當輪廓座標被轉換成質心座標或其他區域性座標系的時候,這個特性非常有用.
如果在影象上的不同感興趣的區域多次執行cvFindContour(),然後又想將所有結果在原來大影象上顯示出來,便宜量offset也很有用.相反,可以先從大圖提取出一個輪廓,然後在用offset和填充,在小影象上形成和輪廓對應的蒙板(mask);

輪廓例子

首先建立一個視窗用於顯示影象,滑動條(trackbar)用於設定閾值,然後對採二值化後的影象提取輪廓並繪製輪廓.當控制引數的滑動條變換時,影象被更新.

  1. #include "stdafx.h"  
  2. #include <cv.h>  
  3. #include <highgui.h>  
  4. IplImage* g_image = NULL;    
  5. IplImage* g_gray = NULL;    
  6. int g_thresh = 100;    
  7. CvMemStorage* g_storage = nullptr;    
  8. void on_trackbar(int)    
  9. {    
  10.     if (g_storage == nullptr)    
  11.     {    
  12.         g_gray = cvCreateImage(cvGetSize(g_image),8,1);    
  13.         g_storage = cvCreateMemStorage(0);    
  14.     }    
  15.     else
  16.     {    
  17.         cvClearMemStorage(g_storage);    
  18.     }    
  19.     CvSeq* contours = NULL;    
  20.     cvCvtColor(g_image,g_gray,CV_BGR2GRAY);    
  21.     cvThreshold(g_gray,g_gray,g_thresh,255,CV_THRESH_BINARY);    
  22.     cvFindContours(g_gray,g_storage,&contours);    
  23.     cvZero(g_gray);    
  24.     if (contours)    
  25.     {    
  26.         cvDrawContours(g_gray,contours,cvScalarAll(255),cvScalarAll(255),100);    
  27.     }    
  28.     cvShowImage("Contours",g_gray);    
  29. }    
  30. int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])    
  31. {    
  32.     g_image = cvLoadImage("C:\\Users\\chenchao\\Desktop\\細胞圖象\\正常的紅細胞\\5.bmp");    
  33.     cvNamedWindow("Contours",1);    
  34.     cvCreateTrackbar("Threshold","Contours",&g_thresh,300,on_trackbar);    
  35.     on_trackbar(0);    
  36.     cvWaitKey(0);    
  37.     printf("HELLO");    
  38.     return 0;    
  39. }    
如果全域性引數g_storage為NULL的話,則用cvCreateMemSotrage(0)建立一個記憶體儲存器.g_gray被初始化為和g_image同樣大小的黑色影象,但是為單通道影象.如果g_storage非空的話,則先用cvClearMemStorage清空記憶體儲存器的中間,這樣以便重複利用記憶體儲存器中的資源.然後建立一個CvSeq*指標,該指標用來儲存cvFindCountours()檢測到的輪廓.

然後g_image被轉換為灰度影象,接著用g_thresh為引數進行二值化處理,得到的二值影象儲存在g_gray中.cvFindContours從二值影象g_gray查詢輪廓,然後將得到的輪廓用cvDrawContours()函式繪製為白色到灰度影象.最終影象在視窗中顯示出來,並將在回撥函式開始處申請的結構釋放.

另一個輪廓的例子

在上例中,我們檢測出輸入影象的輪廓,然後逐個繪製沒格輪廓.從這個例子中,我們可以瞭解到輪廓檢測方法(如程式碼中是CV_RETR_LIST)以及max_depth(程式碼中是0)等引數的細節.如果設定的max_depth是一個比較大的值,你可以發現cvFindCountours()返回的輪廓是通過h_next連線被遍歷.對於其他一些拓撲結構(CV_RETR_TREE,CV_REER_CCOMP等),你會發現有些輪廓被畫過不只一次

例8-3 在輸入影象上尋找並繪製輪廓

  1. int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])    
  2. {    

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