drawContours函数

全栈程序员-站长 • 2026年3月19日下午11:27 • 未分类 • 阅读 2

1、drawContours函数的作用

主要用于画出图像的轮廓

2、函数的调用形式

void drawContours(InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, InputArray hierarchy=noArray(), int maxLevel=INT_MAX, Point offset=Point() )

函数参数详解：

其中第一个参数image表示目标图像，

第二个参数contours表示输入的轮廓组，每一组轮廓由点vector构成，

第三个参数contourIdx指明画第几个轮廓，如果该参数为负值，则画全部轮廓，

第四个参数color为轮廓的颜色，

第五个参数thickness为轮廓的线宽，如果为负值或CV_FILLED表示填充轮廓内部，

第六个参数lineType为线型，

第七个参数为轮廓结构信息，

第八个参数为maxLevel

opencv代码：

#include "cv.h" #include "highgui.h" using namespace cv; int main( int argc, char argv ) { 
    Mat src; // the first command-line parameter must be a filename of the binary // (black-n-white) image if( argc != 2 || !(src=imread(argv[1], 0)).data) return -1; Mat dst = Mat::zeros(src.rows, src.cols, CV_8UC3); src = src > 1; namedWindow( "Source", 1 ); imshow( "Source", src ); vector<vector<Point> > contours; vector<Vec4i> hierarchy; findContours( src, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE ); // iterate through all the top-level contours, // draw each connected component with its own random color int idx = 0; for( ; idx >= 0; idx = hierarchy[idx][0] ) { 
    Scalar color( rand()&255, rand()&255, rand()&255 ); drawContours( dst, contours, idx, color, CV_FILLED, 8, hierarchy ); } namedWindow( "Components", 1 ); imshow( "Components", dst ); waitKey(0); }

提取到轮廓后，其实我们更关心的是如果把这些轮廓转换为可以利用的特征，也就是涉及到轮廓的描述问题，这时就有多种方法可以选择，比如矢量化为多边形、矩形、椭圆等。OpenCV里提供了一些这样的函数。

          // 轮廓表示为一个矩形
         
          Rect r = boundingRect(Mat(contours[0]));
         
          rectangle(result, r, Scalar(255), 2);
         
          // 轮廓表示为一个圆
         
          float

           radius;
         
          Point2f center;
         
          minEnclosingCircle(Mat(contours[1]), center, radius);
         
          circle(result, Point(center), 

          static_cast

          <

          int

          >(radius), Scalar(255), 2);
         
          // 轮廓表示为一个多边形
         
          vector
           
             poly;
           
          approxPolyDP(Mat(contours[2]), poly, 5, 

          true

          );
         
          vector
           
             ::const_iterator itp = poly.begin();
           
          while

           (itp != (poly.end() - 1))
         
          {

          line(result, *itp, *(itp + 1), Scalar(255), 2);
         
          ++itp;
         
          }
         
          line(result, *itp, *(poly.begin()), Scalar(255), 2);
         
          // 轮廓表示为凸多边形
         
          vector
           
             hull;
           
          convexHull(Mat(contours[3]), hull);
         
          vector
           
             ::const_iterator ith = hull.begin();
           
          while

           (ith != (hull.end() - 1))
         
          {

          line(result, *ith, *(ith + 1), Scalar(255), 2);
         
          ++ith;
         
          }
         
          line(result, *ith, *(hull.begin()), Scalar(255), 2);

对连通区域的分析到此远远没有结束，我们可以进一步计算每一个连通区域的其他属性，比如：重心、中心矩等特征，这些内容以后有机会展开来写。

以下几个函数可以尝试：minAreaRect：计算一个最小面积的外接矩形，contourArea可以计算轮廓内连通区域的面积；pointPolygenTest可以用来判断一个点是否在一个多边形内。mathShapes可以比较两个形状的相似性，相当有用的一个函数。

发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/202727.html原文链接：https://javaforall.net

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