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OPENCV之寻找并绘制轮廓以及提取轮廓重心坐标
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OPENCV之寻找并绘制轮廓以及提取轮廓重心坐标
1、寻找轮廓
声明：在寻找图像轮廓之前需要对图像进行阈值分割或者Canny、拉普拉斯等边缘检测算子处理。 寻找轮廓的算子： findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours,OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point());（1）单通道图像，可以是灰度图，常用的是二值图像； （2）contours是一个双重向量（向量内每个元素保存了一组由连续的Point构成的点的集合的向量），每一组点集就是一个轮廓，有多少轮廓，contours就有多少元素。其定义为“vector contours”； （3）hierarchy也是一个向量，向量内每个元素保存了一个包含4个int整型的数组。其定义为“vector hierarchy”，其中是Vec的别名，定义了一个“向量内每一个元素包含了4个int型变量”的向量。 hierarchy向量内每一个元素的4个int型变量——hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，分别表示第 i个轮廓的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号。如果当前轮廓没有对应的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓或内嵌轮廓的话，则hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]的相应位被设置为 默认值-1。 （4）轮廓的检索方式，opencv提供了四种方法，解释如下： CV_RETR_EXTERNAL：只检测最外围轮廓，包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略； CV_RETR_LIST：检测所有的轮廓，包括内围、外围轮廓，但是检测到的轮廓不建立等级关系，彼此之间独立，没有等级关系，这就意味着这个检索模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓，所 以hierarchy向量内所有元素的第3、第4个分量都会被置为-1，具体下文会讲到； CV_RETR_CCOMP: 检测所有的轮廓，但所有轮廓只建立两个等级关系，外围为顶层，若外围内的内围轮廓还包含了其他的轮廓信息，则内围内的所有轮廓均归属于顶层； CV_RETR_TREE: 检测所有轮廓，所有轮廓建立一个等级树结构。外层轮廓包含内层轮廓，内层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。 （5）轮廓的近似方法，opencv提供了四种方法，解释如下： CV_CHAIN_APPROX_NONE：保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内； CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE：仅保存轮廓的拐点信息，把所有轮廓拐点处的点保存入contours向量内，拐点与拐点之间直线段上的信息点不予保留； CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1：使用teh-Chinl chain 近似算法; CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用teh-Chinl chain 近似算法。 （6）Point偏移量，所有的轮廓信息相对于原始图像对应点的偏移量，相当于在每一个检测出的轮廓点上加上该偏移量，并且Point还可以是负值！ 详细解释可参考： findContours函数参数详解 2、绘制轮廓绘制轮廓的算子： 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() );（1）目标图像； （2）所有的输入轮廓。每个轮廓都被存储为一个点向量，其定义与findContours的参数2相同； （3）指示要绘制哪条轮廓的索引数。如果它是负的，就画出所有的轮廓线； （4）指定绘制轮廓的颜色； （5）指定轮廓线的粗细。如果它是负的，则绘制轮廓内部（经测试，为负值情况下轮廓内部完全被涂成设定的轮廓线颜色）； （6）指定轮廓线的类型，参考LineTypes，一般设定为8，即LINE_8； （7）层次结构的可选信息。只在你想画某些指定的轮廓的时候才需要进行设置； （8）绘制轮廓的最大数量。如果它是0，则只绘制指定的轮廓线。如果为1，则绘制轮廓线和所有嵌套轮廓线。如果它是2，则绘制轮廓线、所有嵌套轮廓线、所有嵌套到嵌套轮廓线等。该参数只有在存在层次结构时才被考虑在内。（与轮廓检索方式即findContours的参数4有关） （9）轮廓点的偏移量。 3、提取轮廓重心坐标说明：形状轮廓重心坐标的提取主要是利用图像的矩来计算。 什么是图像的矩？把图像的像素看做密度函数f(x,y)，对该像素点求期望E，即是图像的矩（原点矩）。公式如下： 原点矩：
图像的矩主要表征了图像区域的几何特征，又称几何矩，由于具有旋转、平移、尺度等不变的特兴奋，所以又称为不变矩。一般来说，一阶矩和零阶矩可以计算某个形状的重心，二阶矩可以计算形状的方向。 关于矩以及图像矩的详细解释可以参考：矩、中心矩、质心、patch方向 提取重心坐标方法： //声明一个图像的矩 Moments M; //计算要绘制轮廓的矩 M = moments(contours[i]); //求取轮廓重心的X坐标 double cX = double(M.m10 / M.m00); //求取轮廓重心的Y坐标 double cY = double(M.m01 / M.m00);关于m10、m01、m00的解释：
关于重心坐标的求解过程的详细解释可以参考： 中心距求解 4、示例示例代码： Mat img = imread("C:\\Users\\SUNSONG\\Desktop\\图片\\Image_02.PNG"); Mat gray_img, thresh_img; //灰度 cvtColor(img, gray_img, COLOR_BGR2GRAY); threshold(gray_img, thresh_img, 0, 255, THRESH_TRIANGLE); //开运算 Mat ellipse = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(13, 13)); morphologyEx(thresh_img, thresh_img, MORPH_OPEN, ellipse, Point(-1, -1), 2); ************以上为图像处理过程**************************************** //寻找轮廓 vector contours; vector hierarchy1; findContours(thresh_img, contours, hierarchy1, RETR_LIST, CHAIN_APPROX_NONE, Point()); //获取某一轮廓重心点 Moments M; M = moments(contours[0]); double cX = double(M.m10 / M.m00); double cY = double(M.m01 / M.m00); //绘制轮廓 drawContours(img, contours, 0, Scalar(0, 255, 0), 2, 8, hierarchy1); //显示轮廓重心并提取坐标点 circle(img, Point2d(cX, cY), 1, Scalar(0, 255, 0), 2, 8); putText(img, "center", Point2d(cX - 20, cY - 20), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar(0, 255, 0), 1, 8); cout |
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