Opencv2系列学习笔记10(提取连通区域轮廓) 另一个
http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/17362457
连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状。而内、外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225
轮廓的简单提取算法如下:
系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的像素。当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,直到再次发现新的成分。
代码:
- #include <iostream>
- #include <opencv2\core\core.hpp>
- #include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
- #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
- using namespace std;
- using namespace cv;
- // 移除过小或过大的轮廓
- void getSizeContours(vector<vector<Point>> &contours)
- {
- int cmin = 100; // 最小轮廓长度
- int cmax = 1000; // 最大轮廓长度
- vector<vector<Point>>::const_iterator itc = contours.begin();
- while(itc != contours.end())
- {
- if((itc->size()) < cmin || (itc->size()) > cmax)
- {
- itc = contours.erase(itc);
- }
- else ++ itc;
- }
- }
- // 计算连通区域的轮廓,即二值图像中相连像素的形状
- int main()
- {
- Mat image = imread("E:\\opencv2cv\\lesson7\\Debug\\55.png",0);
- if(!image.data)
- {
- cout << "Fail to load image" << endl;
- return 0;
- }
- Mat imageShold;
- threshold(image, imageShold, 100, 255, THRESH_BINARY); // 必须进行二值化
- vector<vector<Point>> contours;
- //CV_CHAIN_APPROX_NONE 获取每个轮廓每个像素点
- findContours(imageShold, contours, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_NONE, cvPoint(0,0));
- getSizeContours(contours);
- cout << contours.size() << endl;
- Mat result(image.size(), CV_8U, Scalar(255));
- drawContours(result, contours, -1, Scalar(0), 2); // -1 表示所有轮廓
- namedWindow("result");
- imshow("result", result);
- namedWindow("image");
- imshow("image", image);
- waitKey(0);
- return 0;
- }
结果:
未移除过大多小的轮廓前:
移除后: