OpenCV findContours函数参数

OpenCV findContours函数参数

1.输入为二值图像，黑色为背景，白色为目标

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；

2.该函数会修改原图像，因此若想保留原图像在，则需拷贝一份，在拷贝图里修改。

mode参数

method参数

offset:轮廓点的偏移量，格式为tuple,如（-10，10）表示轮廓点沿X负方向偏移10个像素点，沿Y正方向偏移10个像素点

返回值
contours:轮廓点。列表格式，每一个元素为一个3维数组（其形状为（n,1,2），其中n表示轮廓点个数，2表示像素点坐标）,表示一个轮廓

hierarchy:轮廓间的层次关系,为三维数组，形状为（1,n,4），其中n表示轮廓总个数，4指的是用4个数表示各轮廓间的相互关系。第一个数表示同级轮廓的下一个轮廓编号，第二个数表示同级轮廓的上一个轮廓的编号，第三个数表示该轮廓下一级轮廓的编号，第四个数表示该轮廓的上一级轮廓的编号。

  

   

    

     

    
    

     

      # ## -*- coding: utf-8 -*-
     
    
   

    

     

    
    

     

      import cv2
     
    
   

    

     

    
    

     

      import imutils
     
    
   

    

     

    
    

     

      import numpy as np
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      def RGB_GRAY(img):
     
    
   

    

     

    
    

     

          img = cv2.resize(img, (640, 480))
     
    
   

    

     

    
    

     

          gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
     
    
   

    

     

    
    

     

          gray = cv2.bilateralFilter(gray, 13, 15, 15)
     
    
   

    

     

    
    

     

          return img, gray
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      def edge(img):
     
    
   

    

     

    
    

     

          #  cv2.Canny（source_image，thresholdValue 1，thresholdValue 2）
     
    
   

    

     

    
    

     

          edged = cv2.Canny(img, 30, 200)
     
    
   

    

     

    
    

     

          cv2.imshow('img', edged)
     
    
   

    

     

    
    

     

          cv2.waitKey(0)
     
    
   

    

     

    
    

     

          contours = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_TREE,
     
    
   

    

     

    
    

     

                                      cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
     
    
   

    

     

    
    

     

          contours = imutils.grab_contours(contours)
     
    
   

    

     

    
    

     

          contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10]
     
    
   

    

     

    
    

     

          return contours
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      def solve(img):
     
    
   

    

     

    
    

     

          img, gray = RGB_GRAY(img)
     
    
   

    

     

    
    

     

          contours = edge(gray)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      if __name__ == '__main__':
     
    
   

    

     

    
    

     

          img_path = './22222.jpg'
     
    
   

    

     

    
    

     

          img = cv2.imread(img_path)
     
    
   

    

     

    
    

     

          solve(img)
     
    
  
 

           取值三：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

           取值四：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。

第五个参数：int型的method，定义轮廓的近似方法：

           取值一：CV_CHAIN_APPROX_NONE 保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内

           取值二：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

           取值三和四：CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近

                   似算法

第六个参数：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！

下边用效果图对比一下findContours函数中各参数取不同值时，向量contours和hierarchy的内容如何变化，有何

异同。

主体程序如下：

1. #include "core/core.hpp"

2. #include "highgui/highgui.hpp"

3. #include "imgproc/imgproc.hpp"

4. #include "iostream"

5.  

6. using namespace std;

7. using namespace cv;

8.  

9. int main(int argc,char *argv[])

10. {

11. Mat imageSource=imread(argv[1],0);

12. imshow("Source Image",imageSource);

13. Mat image;

14. GaussianBlur(imageSource,image,Size(3,3),0);

15. Canny(image,image,100,250);

16. vector<vector<Point>> contours;

17. vector<Vec4i> hierarchy;

18. findContours(image,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());

19. Mat imageContours=Mat::zeros(image.size(),CV_8UC1);

20. Mat Contours=Mat::zeros(image.size(),CV_8UC1); //绘制

21. for(int i=0;i<contours.size();i++)

22. {

23. //contours[i]代表的是第i个轮廓，contours[i].size()代表的是第i个轮廓上所有的像素点数

24. for(int j=0;j<contours[i].size();j++)

25. {

26. //绘制出contours向量内所有的像素点

27. Point P=Point(contours[i][j].x,contours[i][j].y);

28. Contours.at<uchar>(P)=255;

29. }

30.  

31. //输出hierarchy向量内容

32. char ch[256];

33. sprintf(ch,"%d",i);

34. string str=ch;

35. cout<<"向量hierarchy的第" <<str<<" 个元素内容为："<<endl<<hierarchy[i]<<endl<<endl;

36.  

37. //绘制轮廓

38. drawContours(imageContours,contours,i,Scalar(255),1,8,hierarchy);

39. }

40. imshow("Contours Image",imageContours); //轮廓

41. imshow("Point of Contours",Contours); //向量contours内保存的所有轮廓点集

42. waitKey(0);

43. return 0;

44. }

• 1

程序中所用原始图像如下：

通过调整第四个参数mode——轮廓的检索模式、第五个参数method——轮廓的近似方式和不同的偏移量Point()，就可以得到以下效果。

一、mode取值“CV_RETR_EXTERNAL”，method取值“CV_CHAIN_APPROX_NONE”，即只检测最外层轮廓，并且保存轮廓上所有点：

轮廓：

只有最外层的轮廓被检测到，内层的轮廓被忽略

contours向量内所有点集：

保存了所有轮廓上的所有点，图像表现跟轮廓一致

hierarchy向量：

重温一下hierarchy向量————向量中每个元素的4个整形分别对应当前轮廓的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内

嵌轮廓的索引编号。

本次参数配置下，hierarchy向量内有3个元素，分别对应于3个轮廓。以第2个轮廓（对应向量内第1个元素）为例，

内容为[2,0,-1,-1], “2”表示当前轮廓的后一个轮廓的编号为2，“0”表示当前轮廓的前一个轮廓编号为0，其后2

个“-1”表示为空，因为只有最外层轮廓这一个等级，所以不存在父轮廓和内嵌轮廓。

二、 mode取值“CV_RETR_LIST”，method取值“CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE”，即检测所有轮廓，但各轮廓之间彼此独立，不建立等级关系，并且仅保存轮廓上拐点信息：

检测到的轮廓跟上文“一”中是一致的，不再显示。

contours向量内所有点集：

contours向量中所有的拐点信息得到了保留，但是拐点与拐点之间直线段的部分省略掉了。

hierarchy向量（截取一部分）：

本次参数配置下，检测出了较多轮廓。第1、第2个整形值分别指向上一个和下一个轮廓编号，由于本次配置mode取

值“RETR_LIST”，各轮廓间各自独立，不建立等级关系，所以第3、第4个整形参数为空，设为值-1。

三、mode取值“CV_RETR_TREE”，method取值“CV_CHAIN_APPROX_NONE”，即检测所有轮廓，轮廓间建立外层、内层的等级关系，并且保存轮廓上所有点。

contours向量内所有点集：

所有内外层轮廓都被检测到，contours点集组成的图形跟轮廓表现一致。

hierarchy向量（截取一部分）

本次参数配置要求检测所有轮廓，每个轮廓都被划分等级，最外围、第一内围、第二内围等等，所以除第1个最后一

个轮廓外，其他轮廓都具有不为-1的第3、第4个整形参数，分别指向当前轮廓的父轮廓、内嵌轮廓索引编号。

四、Point()偏移量设置

使用三中的参数配置，设置偏移量Point为Point（45,30）。

此时轮廓图像为：

可以看到轮廓图像整体向右下角有一个偏转，偏转量就是设置的（45,30）。

这个偏移量的设置不能过大或过小（负方向上的过小），若图像上任一点加上该偏移量后超出图像边界，程序会内存

溢出报错。

findContours函数的各参数就探讨到此，其他参数配置的情况大同小异。值得关注一下的是绘制轮廓的函数

drawContours中最后一个参数是一个Point类型的offset，这个offset跟findContours函数中的offset含义一致，设置之

后所绘制的轮廓是原始轮廓上所有像素点加上该偏移量offset后的效果。

当所分析图像是另外一个图像的ROI的时候，这个offset偏移量就可以大显身手了。通过加减这个偏移量，就可以把

ROI图像的检测结果投影到原始图像对应位置上。

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原文链接：blog.csdn.net/jacke121/article/details/90483863