Opencv2系列学习笔记10(提取连通区域轮廓) 另一个

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

连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状。而内、外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225

 轮廓的简单提取算法如下：

       系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点，以它为起始点，跟踪它的轮廓，标记边界上的像素。当轮廓完整闭合，扫描回到上一个位置，直到再次发现新的成分。

代码：

 

#include <iostream>
#include <opencv2corecore.hpp>
#include <opencv2highguihighgui.hpp>
#include <opencv2imgprocimgproc.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

// 移除过小或过大的轮廓
void getSizeContours(vector<vector<Point>> &contours)
{
    int cmin = 100;   // 最小轮廓长度
    int cmax = 1000;   // 最大轮廓长度
    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;
    }
}

// 计算连通区域的轮廓，即二值图像中相连像素的形状

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);   // 必须进行二值化
    vector<vector<Point>> contours;
    //CV_CHAIN_APPROX_NONE  获取每个轮廓每个像素点
    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 表示所有轮廓
    namedWindow("result");
    imshow("result", result);
    namedWindow("image");
    imshow("image", image);
    waitKey(0);
    return 0;
}

结果：

未移除过大多小的轮廓前：

移除后：