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: