标签：src Point int image your contours threshold 轮廓 find
轮廓发现(find contour) 轮廓发现是基于图像边缘提取的基础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轮廓发现结果
//发现轮廓
cv::findContours(
InputOutputArray binImg, // 输入图像，非0的像素被看成1,0的像素值保持不变，8-bit
OutputArrayOfArrays contours, // 全部发现的轮廓对象
OutputArray, hierachy // 图该的拓扑结构，可选，该轮廓发现算法正是基于图像拓扑结构实现。
int mode, // 轮廓返回的模式
int method, // 发现方法
Point offset=Point() // 轮廓像素的位移，默认（0, 0）没有位移
)
//绘制轮廓
drawContours(
InputOutputArray binImg, // 输出图像
OutputArrayOfArrays contours, // 全部发现的轮廓对象
Int contourIdx // 轮廓索引号
const Scalar & color, // 绘制时候颜色
int thickness, // 绘制线宽
int lineType , // 线的类型LINE_8
InputArray hierarchy, // 拓扑结构图
int maxlevel, // 最大层数， 0只绘制当前的，1表示绘制绘制当前及其内嵌的轮廓
Point offset=Point() // 轮廓位移，可选
}
Mat src, dst;
int threshold_value = 100;
int threshold_max = 255;
RNG rng;
void Demo_Contours(int, void*);
int main(int argc, char** argv) {
src = imread(STRPAHT);
if (src.empty()) {
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY);
createTrackbar("Threshold Value:", "findcontours - demo", &threshold_value, threshold_max, Demo_Contours);
Demo_Contours(0, 0);
waitKey(0);
return 0;
}
void Demo_Contours(int, void*) {
Mat canny_output;
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierachy;
Canny(src, canny_output, threshold_value, threshold_value * 2, 3, false);
//发现
findContours(canny_output, contours, hierachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));
dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);
RNG rng(12345);
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));
//绘制
drawContours(dst, contours, i, color, 2, 8, hierachy, 0, Point(0, 0));
}
imshow("output_win", dst);
}
标签：src,Point,int,image,your,contours,threshold,轮廓,find 来源： https://www.cnblogs.com/osbreak/p/11497856.html
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