cv::findContours函数参数详解

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东风笑西风

4215人浏览 · 2022-06-15 10:28:21

东风笑西风 · 2022-06-15 10:28:21 发布

1.findContours函数原型

cv::findContours 函数从二值图像中提取轮廓，返回值为轮廓的数目.

Opencv 中通过使用 findContours 函数，简单几个的步骤就可以检测出物体的轮廓，很方便。

findContours 方法中各参数的含义及用法，比如要求只检测最外层轮廓该怎么办？contours 里边的数据结构是怎样的？hierarchy 到底是什么鬼？Point() 有什么用？

先从findContours函数原型看起：

findContours( InputOutputArray image, 
			  OutputArrayOfArrays contours,
              OutputArray hierarchy, 
              int mode,
              int method, 
              Point offset=Point());

第一个参数：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；
第二个参数：contours，定义为“ vector<vector<Point>> contours”，是一个向量，并且是一个双重向量，向量内每个元素保存了一组由连续的Point点构成的点的集合的向量，每一组Point点集就是一个轮廓。有多少轮廓，向量contours就有多少元素。
第三个参数：hierarchy，定义为“vector<Vec4i> hierarchy”，先来看一下Vec4i的定义： typedef Vec<int, 4> Vec4i; Vec4i 是 Vec<int,4> 的别名，定义了一个“向量内每一个元素包含了4个int型变量”的向量。所以从定义上看，hierarchy也是一个向量，向量内每个元素保存了一个包含4个int整型的数组。 向量hiararchy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向量内每一个元素的4个int型变量——hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，分别表示第 i个轮廓的下一条轮廓、上一条轮廓、当前轮廓的第一条子轮廓、当前轮廓的父轮廓的索引编号。如果当前轮廓没有对应的下一条轮廓、上一条轮廓、第一条子轮廓或父轮廓的话，则hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]的相应位被设置为默认值-1。
第四个参数：int 型的mode，定义轮廓的检索模式：
- 取值一：CV_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
- 取值二：CV_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
- 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！