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C#-OpenCvSharp寻找轮廓

2022-08-17 16:31:23  阅读:190  来源: 互联网

标签:C# hierarchy contours OpenCvSharp 轮廓 取值 CV 向量


  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:                         

           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。           

           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个轮廓的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号。如果当前轮廓没有对应的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓或内嵌轮廓的话,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!(默认是没有偏移量)
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版权声明:本文为CSDN博主「x1angzeeD.」的原创文章
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_48705696/article/details/109435432

标签:C#,hierarchy,contours,OpenCvSharp,轮廓,取值,CV,向量
来源: https://www.cnblogs.com/KenZpp/p/16595674.html

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