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OpenCV findTours函数及其用法

news 2025/5/28 3:24:12

OpenCV的findTours函数的原型如下：

函数参数：

Image 输入图像，需8位单通道图像。非零像素被视为1。零像素保持为0，因此图像被视为二进制。您可以使用compare、inRange、threshold、adaptiveThreshold、Canny等从灰度或彩色图像中创建二值图像。如果模式等于RETR_CCOMP或RETR_FLOODILL，则输入也可以是32位整数图像（CV_32SC1）。

Conturs 检测到的轮廓。每个轮廓都存储为点的向量（例如std:：vector<std:：vector<cv:：Point>>）。

Hierarchy 可选输出向量（例如std:：vector<cv:：Vec4i>），包含有关图像拓扑的信息。它的元素数量与轮廓的数量一样多。对于每个第i个轮廓[i]，元素层次[i][0]、层次[i][1]、层次[i][2]和层次[i][3]分别设置为相同层次级别的下一个和前一个轮廓、第一个子轮廓和父轮廓的轮廓中基于0的索引。如果轮廓i没有下一个、上一个、父轮廓或嵌套轮廓，则层次[i]的相应元素将为负。

method 轮廓近似法，有以下几种：

offset 每个轮廓点偏移的可选偏移量。如果轮廓是从图像ROI中提取的，然后应该在整个图像上下文中进行分析，那么这就很有用。

用法示例：

新建一个对话框程序，在程序中加入如下代码：

#include<sstream>
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;
using namespace std;int main(int argc, char** argv)
{Mat src = imread("1.jpg");cout << src.type() << "\t"<< src.channels() << "\t"  << src.rows << "\t"  << src.cols <<endl;//imshow("Input Image", src);Mat src1;cvtColor(src, src1, COLOR_RGBA2GRAY);Mat erodeimg;Mat  kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));erode(src1,erodeimg,kernel);Mat blurimg;medianBlur(erodeimg, blurimg, 33);Mat threimg;threshold(blurimg, threimg, 80, 255, THRESH_BINARY);imshow("threshold result", threimg);vector<vector<Point>> conturs;vector<Vec4i> hierarchy;Mat res = Mat::zeros(src.size(),CV_8UC3);findContours(threimg, conturs, hierarchy,RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);//findContours(threimg, conturs, NULL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);if (conturs.size() == 0){cout << "No objiect is found\n\t";}elsecout << conturs.size() << endl;RNG rng(0xFFFFFFFF);for (size_t i = 0; i < conturs.size(); i++){drawContours(res, conturs, i, Scalar(rng.uniform(0,255),rng.uniform(0,255),rng.uniform(0,255)),-1);//drawContours(src, conturs, i, Scalar(255,0,0));drawContours(src, conturs, i, Scalar(1));}imshow("Result", res);imshow("Result1", src);waitKey(0);
}

试运行结果如下：