Opencv2系列學習筆記10(提取連通區域輪廓) 另一個

http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/17362457

 

連通區域指的是二值圖像中相連像素組成的形狀。而內、外輪廓的概念及opencv1中如何提取二值圖像的輪廓見我的這篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225

 輪廓的簡單提取算法如下：

       系統性地掃描圖像直到遇到連通區域的一個點，以它為起始點，跟蹤它的輪廓，標記邊界上的像素。當輪廓完整閉合，掃描回到上一個位置，直到再次發現新的成分。

代碼：

 

#include <iostream>
#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

// 移除過小或過大的輪廓
void getSizeContours(vector<vector<Point>> &contours)
{
    int cmin = 100;   // 最小輪廓長度
    int cmax = 1000;   // 最大輪廓長度
    vector<vector<Point>>::const_iterator itc = contours.begin();
    while(itc != contours.end())
    {
        if((itc->size()) < cmin || (itc->size()) > cmax)
        {
            itc = contours.erase(itc);
        }
        else ++ itc;
    }
}

// 計算連通區域的輪廓，即二值圖像中相連像素的形狀

int main()
{
    Mat image = imread("E:\\opencv2cv\\lesson7\\Debug\\55.png",0);
    if(!image.data)
    {
        cout << "Fail to load image" << endl;
        return 0;
    }
    Mat imageShold;
    threshold(image, imageShold, 100, 255, THRESH_BINARY);   // 必須進行二值化
    vector<vector<Point>> contours;
    //CV_CHAIN_APPROX_NONE  獲取每個輪廓每個像素點
    findContours(imageShold, contours, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_NONE, cvPoint(0,0));
    getSizeContours(contours);
    cout << contours.size() << endl;
    Mat result(image.size(), CV_8U, Scalar(255));
    drawContours(result, contours, -1, Scalar(0), 2);   // -1 表示所有輪廓
    namedWindow("result");
    imshow("result", result);
    namedWindow("image");
    imshow("image", image);
    waitKey(0);
    return 0;
}

 

結果：

未移除過大多小的輪廓前：

移除后：