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OpenCV（11）边缘检测、轮廓绘制 C++

2021-06-22 16:31:50  阅读：272  来源： 互联网

标签：11 int 检测 image C++ OpenCV result 图像 轮廓


1.边缘检测

原文链接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_154bd48ae0102weuk.html
边缘检测的一般步骤：
1.滤波
边缘检测的算法主要是基于图像的一阶和二阶导数。但是导数通常对噪声很敏感，所以首先要用滤波器降低噪声。常见的滤波方法主要是高斯滤波。
2.增强
增强边缘的基础是确定图像各点领域强度的变化值。增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸现出来，在具体计算的过程中，可以通过计算梯度幅值来确定。
3.检测
经过增强的图像，往往领域中有很多点的梯度值比较大，而在特定的场合中，这些点并不是边缘点，所以应采用某种方式进行取舍，我们通常采取阈值化的方法来检测。

1.1.（cv :: canny）边缘检测

Canny边缘检测的步骤：
1.消除噪声（高斯滤波）
2.计算梯度幅值与方向（sobel滤波器）
3.非极大值抑制（排除一些非边缘像素）
4.滞后阈值
Sobel算子是计算图像梯度的，所以在canny和laplacian中都调用过sobel算子。
Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子，它结合了高斯平滑和微分求导，用来计算图像灰度函数的近似梯度。在图像的任意一点使用该算子，都将会产生对应的梯度矢量或者法向量。
拉普拉斯算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度的散度。
除了canny算子，其他都是有x和y两个方向的

Void canny(InputArray image,OutputArray edges,double threshold1,double threshold2,int apertureSize=3,bool L2gradient=false)
  • image：输入图像
  • edges：输出图像
  • threshold1：第一个滞后性阈值
  • threshold2：第二个滞后性阈值
  • apertureSize：表示应用sobel算子孔径大小，默认值为3
  • L2gradient：一个计算图像梯度幅值的标识，默认为false

1.2.（cv :: Sobel）边缘检测

需要注意的是，这个函数阈值1和阈值2中较小的值用于边缘连接，而较大的值用来控制强边缘的初始段。

Void Sobel(InputArray image,OutputArray edges,int ddepth,int dx,int dy,int ksize=3,double scale=1,double delta=0,int borderType=BORDER_DEFAULT)
  • image：输入图像
  • edges：输出图像
  • ddepth：输出图像的深度
  • dx：x方向的差分阶数
  • dy：y方向的差分阶数
  • ksize：Sobel的核大小，必须是1/3/5/7
  • scale：计算导数值时可选的缩放因子
  • delta：在结果存入目标图之前可选的delta值，默认0
  • borderType：边界模式

1.3.（cv :: Laplacian）边缘检测

Laplacian(InputArray image,OutputArray edges,int ddepth,int ksize=1,double scale=1,double delta=0,int borderType=BORDER_DEFAULT)
  • image：输入图像
  • edges：输出图像
  • ddepth：输出图像的深度
  • ksize：用于计算二阶导数的滤波器的孔径尺寸，大小必须是正奇数，默认1
  • scale：用来计算拉普拉斯值的时候可选的比例因子
  • delta：在结果存入目标图之前可选的delta值，默认0
  • borderType：边界模式
  • Scharr滤波器

1.4.（cv :: Scharr）边缘检测

Void Scharr(InputArray image,OutputArray edges,int ddepth,int dx,int dy,double scale=1,double delta=0,int borderType=BORDER_DEFAULT)
  • image：输入图像
  • edges：输出图像
  • ddepth：输出图像的深度
  • dx：x方向的差分阶数
  • dy：y方向的差分阶数
  • scale：计算导数值时可选的缩放因子
  • delta：在结果存入目标图之前可选的delta值，默认0
  • borderType：边界模式

Scharr与soble只差一个参数，内核数，Scharr只作用于大小为3的内核，该函数和sobel函数一样快，但结果却更加精确。

//#include"stdafx.h";
#include"opencv2/opencv.hpp"

//空间变量
using namespace cv;
using namespace std;

void main()
{
	//显示原图像
	Mat image = imread("./image/test3.jpg");
	namedWindow("原图");
	imshow("原图", image);

	//canny边缘检测的简单用法
	Mat result;
	Canny(image, result, 150, 70);
	namedWindow("canny边缘检测后的图像");
	imshow("canny边缘检测后的图像", result);
	
	//高阶的canny用法，转成灰度图，降噪，用canny，最后将得到的边缘作为掩码，拷贝原图到效果图上，得到彩色边缘图
	Mat grayimage, edge;
	cvtColor(image, grayimage, COLOR_BGR2GRAY);
	boxFilter(grayimage, edge, -1, Size(3, 3));
	Canny(edge, edge, 150, 70);
	Mat dst;
	dst = Scalar::all(123);
	image.copyTo(dst, edge);
	namedWindow("canny高阶边缘检测后的图像");
	imshow("canny高阶边缘检测后的图像", dst);
	
	//sobel算子边缘检测
	Mat x_result, y_result;
	Sobel(image, x_result, 0, 1, 0);
	Sobel(image, y_result, 0, 0, 1);
	addWeighted(x_result, 0.5, y_result, 0.5, 0, result);
	imshow("sobel边缘检测后x轴的图像", x_result);
	imshow("sobel边缘检测后y轴的图像", y_result);
	imshow("sobel边缘检测后的图像", result);

	//laplacian边缘检测
	Laplacian(image, result, 0);
	imshow("laplacian边缘检测后的图像", result);

	//scharr滤波器
	boxFilter(image, image, -1, Size(3, 3));
	Scharr(image, x_result, 0, 1, 0);
	Scharr(image, x_result, 0, 0, 1);
	addWeighted(x_result, 0.5, y_result, 0.5, 0, result);
	imshow("scharr边缘检测后x轴的图像", x_result);
	imshow("scharr边缘检测后y轴的图像", y_result);
	imshow("scharr边缘检测后的图像", result);
	waitKey();
}

执行结果：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
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2.轮廓绘制

2.1.（cv :: findContours）查找轮廓

CV_EXPORTS_W void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, 
             OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point());
  • image：单通道图像矩阵，可以是灰度图，但更常用的是二值图像，一般是经过Canny、拉普拉斯等边缘检测算子处理过的二值图像；
  • contours：contours定义为 “vector<vector>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；
  • hierarchy：hierarchy定义为“vector hierarchy”，
    Vec4i的定义：typedef Vec<int, 4>Vec4i;（向量内每个元素都包含了4个int型变量），所以从定义上看，hierarchy是一个向量，向量内
    每个元素都是一个包含4个int型的数组。向量hierarchy内的元素和轮廓向量contours内的元素是一一对应的，向量的容量相同hierarchy
    内每个元素的4个int型变量是hierarchy[i][0] ~ hierarchy[i][3]，分别表示当前轮廓 i 的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓和内嵌轮廓的编
    号索引。如果当前轮廓没有对应的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓和内嵌轮廓，则相应的hierarchy[i][*]被置为-1。
  • mode：定义轮廓的检索模式，取值如下：
  1. 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；
  2. 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；
  3. 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；
  4. 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。
  • method：定义轮廓的近似方法，取值如下：
  1. CHAIN_APPROX_NONE：保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内；
  2. 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；
  3. CHAIN_APPROX_TC89_L1：使用teh-Chinl chain 近似算法;
  4. CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用teh-Chinl chain 近似算法。
  • offset：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！

2.2.（cv :: drawContours ）轮廓绘制函数

void drawContours(InputOutputArray image, InputOutputArrays contours, int contourIdx, const Scalar& color, int thickness = 1, int lineType = 8, InputArray hierarchy = noArray(), int maxLevel = INT_MAX, Point offset = Point());
  • image：目标图像，填 Mat 类对象即可。
  • contours：输入的轮廓，每个轮廓都是一组点集，可用 Point 类型的 vector 表示。
  • contourIdx：轮廓的索引编号。若为负值，则绘制所有轮廓。
  • color：轮廓颜色。
  • thickness：轮廓线条的粗细程度，有默认值 1。若其为负值，便会填充轮廓内部空间。
  • lineType：线条的类型，有默认值 8。可去类型如下：
    类型 含义
    8 8 连通线型
    4 4 连通线型
    LINE_AA 抗锯齿线型
  • hierarchy：可选的层次结构信息，有默认值 noArray()。
  • maxLevel：用于绘制轮廓的最大等级，有默认值 INT_MAX。
  • offset：轮廓信息相对于目标图像对应点的偏移量，相当于在每一个轮廓点上加上该偏移量，有默认值 Point() 。在 ROI
    区域（感兴趣区域）绘制轮廓时，这个参数便可派上用场。
#include <iostream>
#include <vector>
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
	Mat img = imread("./image/test.jpg");
	imshow("原图", img);
	cvtColor(img, img, COLOR_BGR2GRAY);//转化为灰度图

	//大津法进行二值化
	threshold(img, img, 100, 255, THRESH_OTSU);
	imshow("二值化", img);

	//提取二值化图像中的轮廓数据
	vector<vector<Point> > contour_vec;
	vector<Vec4i> hierarchy;
	//1. 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；
	//2. RETR_LIST：检测所有的轮廓
	findContours(img, contour_vec, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
	cout << "contours number: " << contour_vec.size() << endl;
	// 以前常用的for循环绘制轮廓
	/*Mat blkImg(binImg.size(), CV_8UC1, Scalar(0));
	for(int i = 0; i < contour_vec.size(); i++)
	{
		drawContours(blkImg, contour_vec, i, Scalar(255), -1);
	}   */

	//绘制单通道轮廓图像，背景为白色，轮廓线条用黑色
	Mat blkImg(img.size(), CV_8UC1, Scalar(255));
	drawContours(blkImg, contour_vec, -1, Scalar(0), 2);
	imshow("单通道轮廓", blkImg);

	//绘制彩色轮廓图像，背景颜色为蓝绿色，轮廓线条为红色
	Mat colorImg(img.size(), CV_8UC3, Scalar(255, 255, 0));
	drawContours(colorImg, contour_vec, -1, Scalar(0, 0, 255), 3);
	imshow("彩色轮廓", colorImg);
	waitKey(0);
	return 0;
}

执行结果：
在这里插入图片描述

2.3.图像反转、检测所有轮廓示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
	Mat img = imread("./image/test17.jpg");
	imshow("原图", img);
	//图像取反
	Mat lookUpTable(1, 256, CV_8U);
	uchar* p = lookUpTable.data;
	for (int i = 0; i < 256; i++)
		p[i] = 255 - i;
	LUT(img, lookUpTable, img);//通过LUT函数实现图像取反
	cvtColor(img, img, COLOR_BGR2GRAY);//转化为灰度图
	
	//大津法进行二值化
	threshold(img, img, 100, 255, THRESH_OTSU);
	imshow("二值化", img);

	//提取二值化图像中的轮廓数据
	vector<vector<Point> > contour_vec;
	vector<Vec4i> hierarchy;
	findContours(img, contour_vec, hierarchy, RETR_LIST, CHAIN_APPROX_NONE);
	cout << "contours number: " << contour_vec.size() << endl;
	// 以前常用的for循环绘制轮廓
	/*Mat blkImg(binImg.size(), CV_8UC1, Scalar(0));
	for(int i = 0; i < contour_vec.size(); i++)
	{
		drawContours(blkImg, contour_vec, i, Scalar(255), -1);
	}   */
	//绘制单通道轮廓图像，背景为白色，轮廓线条用黑色
	Mat blkImg(img.size(), CV_8UC1, Scalar(255));
	drawContours(blkImg, contour_vec, -1, Scalar(0), 2);
	imshow("单通道轮廓", blkImg);

	//绘制彩色轮廓图像，背景颜色为蓝绿色，轮廓线条为红色
	Mat colorImg(img.size(), CV_8UC3, Scalar(255, 255, 0));
	drawContours(colorImg, contour_vec, -1, Scalar(0, 0, 255), 3);
	imshow("彩色轮廓", colorImg);
	waitKey(0);
	return 0;
}

执行结果：
在这里插入图片描述

标签：11,int,检测,image,C++,OpenCV,result,图像,轮廓
来源： https://blog.csdn.net/qq_35831134/article/details/118107095

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