标签：发现 Point int value threshold output 轮廓
轮廓发现是基于图像边缘提取寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终的轮廓发现结果
cv::findContours()
InputOutputArray binImg//输入图像，非0像素被看成1，0的像素值保持不变8-bit
OutputArrayOfArrays contours//全部发现的非轮廓对象
OutputArray hierachy//图的拓卜结构
int mode//轮廓的返回模式
int method//发现方法
Point offset=Point()//轮廓位移，默认是0
cv::drawContours()
InputOutputArray image表示目标图像，
InputArrayOfArrays contour表示输入的轮廓组，每一组轮廓由点vector构成，
int contourIdx指明画第几个轮廓，如果该参数为负值，则画全部轮廓，
const Scalar& color为轮廓的颜色，
int thickness为轮廓的线宽，如果为负值或CV_FILLED表示填充轮廓内部，
int lineType为线型，
InputArray hierarchy为轮廓结构信息，
int maxLevel为maxLevel
Point offset=Point()//轮廓位移，默认是0
流程：
彩图转灰度图
灰度图转二值图像
发现轮廓
绘制轮廓
#include"pch.h"
#include<iostream>
#include<math.h>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
Mat gray_pic;
int threshold_value = 100;
int threshold_max = 255;
void DemoContours(int, void*);
int main(int argc, char**argv)
{
Mat src, dst;
src = imread("2.jpg");
namedWindow("output window", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("output window", src);
cvtColor(src, gray_pic, COLOR_BGR2GRAY);
createTrackbar("Threshold value", "output window", &threshold_value, threshold_max, DemoContours);
DemoContours(0, 0);
waitKey(0);
return 0;
}
void DemoContours(int, void*)
{
Mat canny_output;
vector<vector<Point>> points;
vector<Vec4i>hierachy;
Canny(gray_pic, canny_output, threshold_value, threshold_value * 2, 3, false);
findContours(canny_output, points, hierachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));
Mat dst = Mat::zeros(gray_pic.size(), CV_8UC3);
RNG rng(12345);
for (size_t i = 0; i < points.size(); ++i)
{
Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));
drawContours(dst, points, i, color, 2, 8, hierachy, 0, Point(0, 0));
}
imshow("rslt", dst);
}
标签：发现,Point,int,value,threshold,output,轮廓 来源： https://blog.51cto.com/u_12870633/2812915
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