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  • opencv笔记---contours

    一 Contour Finding

        Contours使用 STL-style vector<> 表示,如 vector<cv::Point>, vector<cv::Point2f>。opencv中,使用函数 cv::findContours() 寻找contours, 具体函数定义如下:

        void cv::findContours(cv::InputOutputArray image,

                                           cv::OutputArrayofArrays contours,

                                           cv::OutputArray hierarchy,

                                           int mode,

                                           int method,

                                           cv::Point offset = cv::Point());

         void cv::findContours(cv::InputOutputArray image,

                                           cv::OutputArrayofArrays contours,

                                           int mode,

                                           int method,

                                           cv::Point offset = cv::Point());

        参数 image 为8位单通道输入图像,一般情况下,该图像可能由 cv::threshold(), cv::adaptiveThreshold 生成。当 image 由 cv::Canny() 生成时,cv::findContours() 仅当边缘图像为宽度为1的细区域图像,对于闭合边缘,可以使用内边缘或者外边缘代替边缘图像进行后续分析;但对于非闭合边缘,个人认为 cv::Canny() 生成的边缘图像不适合使用 cv::findContours() 进行查找;替代方案是使用边缘跟踪算法,将 cv::Canny()  生成边缘保存在 vector<cv::Point> 中,然后使用 Contours 相关分析进行更多分析。

        参数 contours 为 vector<vector<cv::Point>>, vector<vector<cv::Point2f>>, 使用 array of arrays 结构可以同时保存多条 contours。

        参数 hierarchy 为 vector<cv::Vec4i>, 每个元素对应一个 contour, 元素中4个整数表示该 contour 与其他 contour 之间的关系,具体关系如下:

            

        其中, c 表示 contour, h 表示  hole.

        opencv 如何生成 contour 的 hierarchy? 个人认为(暂时没有研究 opencv 具体实现),一种可行的思路是使用区域增长,大概流程如下:

        1)将种子点设置在图像边角处,使用背景颜色进行区域增长,区域增长在前景处停止;

        2)使用形态学算子对当前增长后区域进行 dilate 操作,使 c0, c1,... 层级上的 contours 包含在当前增长区域中;

        3)继续使用前景对图像增长,将 h00, h01,..., h10, h11,... 等层级上的 contours 包含在当前增长区域中;

        4)如此循环,即可生成 contour 的  hierarchy 结构。

        要使用 vector<cv::Vec4i> 表示 以上树形结构,每个 cv::Vec4i 元素值含义如下:

        1) index 0: next contour(same level);

        2) index 1: privous contour(same level);

        3) index 2: first child(next level down); 

        4) index 3: parent(next level up);

       参数 mode 表示如何提取 contours, 具体如下:

        1) cv::PETR_EXTERNAL: 仅提取最外层 contour, 在以上图例中,仅提取 c0;

        2) cv::PETR_LIST: 提取所有 contours, 组成链表结构,在图例中为: c010->c001->c000->h01->h00->c0;

        3) cv::PETR_CCOMP: 提取所有 contours, 根据类型组成  hole list 和 contour list, 在图例中为:c010->c001->c000->c0, h01->h00, c0->h01(此处将前两个链表连接起来);

        4) cv::PETR_TREE: 提取所有 contours, 建立树形结构。

        参数 method 对 contour 压缩,以减少数据量,包括:

        1) cv::CHAIN_APPROX_NONE: 不做任何压缩;

        2) cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE: 压缩水平,垂直,对角方向上的线段;

        4) cv::CHAIN_APPROX_TC89_L1/cv::CHAIN_APPROX_TC89_KCOS: 使用曲线曲率信息做更复杂的压缩。

        参数 offset 将 contour 平移,在使用ROI进行 contour 提取时, 通过设置不同 offset 可以很方便的将 contour 绘制在原图上。

    二  Contour Drawing

        使用 cv::drawContours() 在图像上绘制 contours, 具体定义如下:

        void cv::drawContours(cv::InputOutputArray image,

                                             cv::InputArrayofArrays contours,

                                             int contourIdx,

                                             const cv::Scalar& color,

                                             int thickness = 1, 

                                             int lineType = 8,

                                             cv::InputArray hierarchy = noArray(),

                                             int maxLevel = INT_MAX(),

                                             cv::Point offset = cv::Point());

        参数 image 为需要绘制 contours 图像。

        参数 contours 为 cv::findContours() 生成。

        参数 contourIdx 选择需要绘制的 contour, 如果其值为 -1, 则绘制所有 contours。

        参数 color thickness lineType 分别定义线条颜色,线条宽度,线条类型(4连接 cv::LINE_4, 8连接 cv::LINE_8, 反走样cv::LINE_AA)。

        参数 hierarchy maxLevel 共同控制 contours 层级。

        参数 offset 表示绘制时平移值。

    三 Contour Operation

        1 cv::approxPolyDP() 对  contour 进行多边形近似,具体定义如下:

        void cv::approxPolyDP(cv::InputArray curve, cv::OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed);

        参数 curve 可以是 vector<cv::Point>, vector<cv::Point2f>  或者 arrays of size N*2, arrays of size N*1 with 2 channels。

        参数 epsilon 表示近似精度,一般通过 contour 长度的百分比计算得出。

        参数 closed 表示 contour 是否闭合。

        cv::approxPolyDP() 函数使用 Douglas-Peucker approximation,基本思路如下:

        1)在 contour 上寻找距离最大的两个点,将 contour 一分为二, 并连接两点构成线段S;

        2)  在两个半边缘上分别寻找到到线段S上的最远点,将半边缘一分为二,连接以上四个点形成四边形;

       3)继续寻找到四边形各条边上的最远点,构成多边形,知道最远点到对应边上距离小于epsilon停止。

       2 double cv::arcLength(cv::InputArrray points, bool closed) 求 contour 长度。

       3 double cv::contourArea(cv::InputArray points, bool oriented = false) 使用格林公式求 contour 所围成的面积,oriented = true 时返回带符号面积值,该函数对复杂区域(如自交区域)将返回错误结果。

       4 cv::Rect cv::boundingRect(cv::InputArray points) 求 contour 所围成的矩形(无旋转矩形)。

       5 cv::RotateRect cv::minAreaRect(cv::InputArray points) 求 contour 所围成的最小矩形(旋转矩形)。

       6 void cv::minEnclosingCircle(cv::InputArray points, cv::Point2f& center, float& radius) 求 contour 所围成的最小圆形。

       7 cv::RotateRect cv::fitEllipse(cv::InputArray points) 使用 contour 拟合椭圆(使用最小化代价函数)。

       8 cv::fitLine() 拟合直线,具体定义如下:

        void cv::fitLine(cv::InputArray points, cv::OutputArray line, int distType, double param, double reps, double aeps);

        参数 points 接受二维或者三维点,拟合成二维平面直线或者三维空间直线。

        参数 line 为 vec4f 或者 vec6f, 前两个(或三个)元素给出直线方向,后两个(或三个)给出直线上一个点。

        参数  distType 表示距离度量范数,一般使用cv::DIST_L2, cv::DIST_L1。

        参数 reps aeps 表示直线方向与直线点的计算精度,一般赋值为 .01 即可。

       9 void cv::convexHull(cv::InputArray points, cv::OutputArray hull, bool clockwise = false, bool returnPoints = true) 计算 contour 凸包,凸包点集计算比较简单。

       10 bool cv::isContourConvex(cv::InputArray contour) 判断  contour  凸性。

       11 double cv::pointPolygonTest(cv::InputArray contour, cv::Point2f pt, bool measureDist) 判断点是否在 contour 中,如果 measureDist  = true, 返回点到最近边缘距离。

      

    参考资料 Learning OpenCV 3   Adrian Kaehler & Gary Bradski

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