二值圖像分析：二值圖像輪廓提取

• • 1.OpenCV中的圖像輪廓
  • 2.輪廓提取相關API總結
  • • 2.1 輪廓發現findContours
    • 2.2 輪廓繪制drawContours
    • 2.3 輪廓外接矩形獲取boundingRect和minAreaRect
    • 2.4 輪廓面積與弧長獲取
  • 2.代碼實踐

1.OpenCV中的圖像輪廓

一個輪廓對應一系列的點（cv::Point())，這些點以某種方式表示圖像中的一條曲線。在OpenCV中，輪廓通過STL中的vector表示，向量中的每一個值包含輪廓上下一個點的位置信息。

2.輪廓提取相關API總結

2.1 輪廓發現findContours

OpenCV提供findContours()函數來獲取二值圖像的輪廓拓撲信息，其函數原型如下：

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

參數解釋：

• image：表示輸入圖像，它必須是二值圖像，二值圖像可以由threshold、adaptiveThreshold、Canny、inRange等方法得到。
• Contours：用來獲取輪廓，每個輪廓是一系列的點（cv::Point類）集合。
• Hierarchy：用來保存輪廓的層次信息，因為一個輪廓里可能包含另一個輪廓，每個輪廓有四個相關信息，分別是同層下一個、前一個、第一個子節點以及父節點。
• mode：表示輪廓尋找時候的拓撲結構返回，常用的有2種選擇：RETR_EXTERNAL表示只返回最外層輪廓，RETR_TREE表示返回輪廓樹結構。
• Method：表示輪廓點集合取得是基于什么算法，常見的是基于CHAIN_APPROX_SIMPLE鏈式編碼方法。

2.2 輪廓繪制drawContours

對于得到輪廓，可以通過下面的API繪制每個輪廓：

void cv::drawContours(InputOutputArray image,InputArrayOfArrays contours,int contourIdx,const Scalar& color,int thickness = 1,int lineType = LINE_8,InputArray hierarchy = noArray(),int maxLevel = INT_MAX,Point offset = Point())

• image：為繪制到的圖像。
• contours：為輪廓集合，當中每個元素為一個輪廓。
• contourIdx:為 繪制contours中序號對應的輪廓，為-1時則表示繪制所有輪廓。
• color：繪制使用的顏色。
• thickness：為正數的時候表示繪制該輪廓，為-1表示填充該輪廓。

2.3 輪廓外接矩形獲取boundingRect和minAreaRect

對于二值圖像的每個輪廓，OpenCV提供了API可以求取輪廓的外接矩形，其中求取輪廓外接矩形有兩種方式：最大外接矩形和最小外接矩形。

最大外接矩形API如下：

Rect cv::boundingRect(InputArray points)

參數解釋：

• points可以一系列點的集合，對輪廓來說就是該輪廓的點集
• 返回結果是一個矩形，包含坐標及長寬等信息。

最小外接矩形API如下：

RotatedRect cv::minAreaRect(InputArray point)

參數解釋：

• points可以一系列點的集合，對輪廓來說就是該輪廓的點集
• 返回結果是一個旋轉矩形，包含下面的信息：矩形中心位置cx,cy；矩形的寬高h，w；旋轉角度。

2.4 輪廓面積與弧長獲取

對于二值圖像的每個輪廓，可以計算輪廓的弧長與面積，然后根據輪廓的面積與弧長可以實現對不同大小對象的過濾，尋找到感興趣的區域。OpenCV提供了對輪廓點集計算面積的API，其原理是基于格林公式。

OpenCV對輪廓點集計算面積的API函數如下：

double cv::contourArea(InputArray contour,bool oriented=false)

參數解釋：

• contour：表示輸入的輪廓點集。
• oriented：默認是false，返回的面積是正數，如果方向參數為true表示會根據是順時針或者逆時針方向返回正值或者負值面積。

OpenCV計算輪廓曲線的弧長的API函數如下：

double cv::arcLength(InputArray curve,bool closed )

參數解釋：

• curve：表示輸入的輪廓點集。
• closed：默認表示是否閉合區域。

2.代碼實踐

#include <iostream> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std; using namespace cv;int main() {Mat srcImage = imread("/mnt/hgfs/winshare/images/circles.jpg");if(srcImage.empty()){cout<<"load image failed."<<endl;return -1;}imshow("src",srcImage);Mat dstImage,blurImage,grayImage,binaryImage;//二值化圖像GaussianBlur(srcImage,blurImage,Size(3,3),0,0);cvtColor(blurImage,grayImage,COLOR_BGR2GRAY);threshold(grayImage,binaryImage,200,255,THRESH_BINARY_INV);imshow("binary",binaryImage);//輪廓提取vector<vector<Point>> contours;vector<Vec4i> hierarchy;findContours(binaryImage,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());Mat dst1=srcImage.clone();Mat dst2=srcImage.clone();for(int i=0;i<contours.size();++i){//繪制輪廓drawContours(dst1,contours,i,Scalar(0,0,255),-1,8);drawContours(dst2,contours,i,Scalar(0,0,255),1,8);//最大外接矩形Rect rect = boundingRect(contours[i]);rectangle(srcImage,rect,Scalar(255,0,0),1,8,0);//最小外接矩形RotatedRect rrt = minAreaRect(contours[i]);Point2f pts[4];rrt.points(pts);for(int i=0;i<4;++i){line(srcImage,pts[i%4],pts[(i+1)%4],Scalar(0,255,0),2,8,0);}//中心點繪制Point2f cpt = rrt.center;circle(srcImage,cpt,2,Scalar(255,0,0),2,8,0);//獲取輪廓面積和弧長cout<<"Area "<<i<<" = "<<contourArea(contours[i])<<",Length "<<i<<" = "<<arcLength(contours[i],true)<<endl;}imshow("dst",srcImage);imshow("ticks=-1,contours",dst1);imshow("ticks=1,contours",dst2); #endifwaitKey(0);return 0; }

運行結果：

輸入圖像:

二值化圖像：

繪制輪廓：

填充繪制輪廓：

最大和最小外接矩形繪制：

輸出輪廓面積和弧長：

Area 0 = 25870,Length 0 = 602.156 Area 1 = 13916,Length 1 = 440.96 Area 2 = 1529,Length 2 = 147.196 Area 3 = 5761,Length 3 = 283.764

總結

以上是生活随笔為你收集整理的二值图像分析：二值图像轮廓提取的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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