opencvfindcontours原理

寻找轮廓原理 c++实现在 OpenCV 中，寻找轮廓是一种常见的图像处理操作，可通过 C++ 来实现。

以下是一个基本的 OpenCV C++ 实现寻找图像轮廓的示例：#include <opencv2/opencv.hpp>int main() {// 读取图像cv::Mat image = cv::imread("input_image.jpg");// 将图像转换为灰度图cv::Mat grayImage;cv::cvtColor(image, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);// 对灰度图进行阈值处理cv::Mat thresholdImage;cv::threshold(grayImage, thresholdImage, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);// 寻找图像轮廓std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;cv::findContours(thresholdImage, contours, hierarchy, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);// 在原始图像上绘制轮廓cv::Mat contourImage = image.clone();cv::drawContours(contourImage, contours, -1, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);// 显示结果cv::imshow("Original Image", image);cv::imshow("Contours", contourImage);cv::waitKey(0);return 0;}这段代码使用 OpenCV 库来寻找图像中的轮廓，并在原始图像上绘制出找到的轮廓。

opencv findcontours 数组排序规则在OpenCV中，findContours函数返回的轮廓点数组需要经过排序才能使用。

对于二维点(Point)数组的排序规则可以使用ContourArea函数来判断轮廓的大小。

ContourArea函数返回给定轮廓的面积大小，可用于对轮廓进行排序。

具体的排序规则可以根据自己的需要进行定义。

以下是一种常见的排序规则示例，按轮廓面积大小从大到小进行排序：cpp#include <iostream>#include <vector>#include <opencv2/opencv.hpp>bool compareContourArea(std::vector<cv::Point> contour1,std::vector<cv::Point> contour2) {double area1 = cv::contourArea(contour1);double area2 = cv::contourArea(contour2);return (area1 > area2);}int main() {假设有一个存储轮廓点的向量contoursstd::vector<std::vector<cv::Point>> contours;对轮廓点向量进行排序std::sort(contours.begin(), contours.end(), compareContourArea);输出排序后的轮廓面积for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {double area = cv::contourArea(contours[i]);std::cout << "Contour " << i << " area: " << area << std::endl;}return 0;}在上面的示例代码中，我们定义了一个compareContourArea函数用于比较两个轮廓的大小，然后使用std::sort函数对存储轮廓点的向量contours进行排序。

cvstartfindcontours_impl参数-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在计算机视觉领域，cvstartfindcontours_impl参数被广泛应用于边缘检测和对象识别任务中。

该参数是OpenCV库中cvFindContours()函数的一个重要参数，用于指定边缘检测算法的参数设置。

边缘检测是图像处理中的一项基础任务，它的目标是通过寻找图像中不连续的像素值边界，来获取目标对象的轮廓。

而cvstartfindcontours_impl参数的作用就是对这个过程进行控制和调节，以提高边缘检测的准确性和效率。

cvstartfindcontours_impl参数可以用来调整边缘检测算法的灵敏度，从而适应不同类型的图像和目标对象。

通过设置合适的参数值，我们可以在满足实际应用需求的同时，尽可能地减少边缘检测中的噪声干扰和漏检现象。

这个参数的应用领域非常广泛。

例如，在工业产品质检中，可以利用cvstartfindcontours_impl参数来提取产品的外轮廓，并进一步判断是否存在缺陷或不良现象。

在医学影像处理中，cvstartfindcontours_impl参数可以用于检测病变区域的边缘，从而辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。

总之，cvstartfindcontours_impl参数在计算机视觉领域具有重要的意义和应用价值。

它通过调节边缘检测算法的参数，可以提高边缘检测的准确性和稳定性，为后续的图像处理任务提供可靠的基础。

随着计算机视觉技术的不断发展和进步，我们相信cvstartfindcontours_impl参数将会有更多的优化和改进空间，并在更多应用场景中发挥重要作用。

1.2文章结构文章结构部分的内容：在本文中，我们将探讨cvstartfindcontours_impl参数的作用及其重要性。

首先，我们将简要介绍背景知识，以便读者了解该参数的应用背景。

接下来，我们将详细讨论cvstartfindcontours_impl参数在图像处理中的作用及其具体功能。

findContours是OpenCV库中的一个函数，用于在二值图像中查找轮廓。

它的基本原理是遍历二值图像中的每个像素，并根据其值（通常是0或255）来确定轮廓。

具体来说，它会查找所有与前景像素相连的像素，并将它们标记为轮廓像素。

重写findContours函数的原理是理解这个过程并手动实现它。

以下是一个简单的步骤概述：
1.遍历图像：从图像的左上角开始，遍历每个像素。

2.检查像素值：对于每个像素，检查其值是否等于前景像素（通常是255）。

如果是
前景像素，则继续查找与它相连的像素。

3.查找相连的像素：对于当前像素，查找其周围的像素。

如果周围的像素也是前景像
素，则将它们标记为轮廓像素。

这可以通过检查当前像素的上下左右四个相邻像素来实现。

4.标记轮廓像素：一旦找到一个轮廓像素，将其标记为轮廓像素，并将其添加到一个
列表中。

5.继续遍历：继续遍历图像中的其他像素，直到所有像素都被检查过。

6.返回轮廓列表：最后，返回包含所有轮廓像素的列表。

这个过程可以通过递归或迭代的方式实现，具体取决于编程语言和实现方式。

需要注意的是，这个过程可能会比较耗时，尤其是在处理大图像时。

因此，在实际应用
中，通常会使用OpenCV的findContours函数，因为它已经进行了优化，并且具有
更好的性能和可靠性。

findcontours 原理findContours是OpenCV库中的一个函数，用于在图像中查找轮廓。

它是基于图像边缘检测结果的一种方法，通过找到图像中的连续像素点集合，从而得到图像中物体的轮廓。

在使用findContours函数之前，我们需要先进行图像预处理，包括灰度化、二值化、滤波等操作，以便更好地提取图像中的轮廓信息。

首先，我们需要将彩色图像转换为灰度图像，这样可以减少计算量，同时也更便于进行后续的处理。

然后，我们可以使用阈值方法将灰度图像转换为二值图像，将感兴趣的物体变为纯黑色，背景变为纯白色。

接下来，我们可以使用滤波器对图像进行平滑处理，消除噪声和细节。

在进行了图像预处理之后，我们就可以调用findContours函数来查找图像中的轮廓了。

该函数需要传入二值图像作为参数，并通过传入的参数来指定轮廓的检索模式和轮廓的近似方法。

检索模式有两种：RETR_EXTERNAL和RETR_TREE。

RETR_EXTERNAL表示只检测最外层的轮廓，而RETR_TREE表示检测所有轮廓，并建立轮廓之间的层级关系。

轮廓的近似方法有两种：CHAIN_APPROX_SIMPLE和CHAIN_APPROX_NONE。

CHAIN_APPROX_SIMPLE表示只保留轮廓的端点，而CHAIN_APPROX_NONE表示保留所有的轮廓点。

findContours函数会返回一个包含轮廓的列表。

每个轮廓都是一个包含点的向量，可以使用cv2.drawContours函数将轮廓绘制在图像上。

此外，findContours函数还可以获取轮廓的面积、周长、边界框等信息，以及计算轮廓的几何矩、质心等特征。

使用findContours函数可以实现很多图像处理的应用，比如目标检测、形状识别、运动跟踪等。

例如，在图像中检测某个特定形状的物体时，可以先使用findContours函数找到所有的轮廓，然后根据轮廓的特征进行筛选和匹配。

不连续离散点集提取contour opencv-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在计算机视觉和图像处理领域，不连续离散点集是指由一系列离散的点组成的数据集，在空间上没有连续性。

这种数据集常常存在于实际场景中，例如在物体边界或曲线上的采样点，或者在图像中的离散像素点。

提取这些不连续离散点集中的contour（轮廓）是一项重要的任务，可以用于识别物体、计算物体的形状和大小等应用。

本文旨在介绍不连续离散点集的概念，探讨提取contour的意义与应用，并详细介绍使用OpenCV进行contour提取的方法。

通过深入研究这些内容，读者可以更深入地了解如何处理不连续离散点集数据，并有效地提取contour以应用于实际问题中。

1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三部分。

在引言部分，将简要介绍不连续离散点集和contour的概念，以及文章的目的和结构。

在正文部分，将深入探讨不连续离散点集的概念，以及提取contour的意义与应用。

同时也将介绍使用OpenCV进行contour提取的方法。

最后，在结论部分将总结不连续离散点集的重要性和contour提取的优势，并展望未来研究的方向。

通过以上结构，全面展现了本文对不连续离散点集和contour的研究和应用。

1.3 目的本文的目的是探讨不连续离散点集以及如何利用OpenCV提取contour的方法。

通过对不连续离散点集的概念进行深入分析，我们可以更好地理解其在计算机视觉和图像处理中的应用。

同时，我们将重点讨论contour提取在图像处理中的重要性和优势，以及如何使用OpenCV这一强大的工具来实现这一目的。

通过本文的研究和探讨，我们希望可以为相关领域的研究和应用提供一定的参考和帮助，推动该领域的发展和进步。

2.正文2.1 不连续离散点集的概念：不连续离散点集是指在空间中分布有断裂或间隔的离散点的集合。

这些点之间并非连续相连，而是分散在空间中，并且可能存在一定的间隙或间断。

cv2findcontours 原理CV2 FindContours原理CV2 FindContours是一种计算图像轮廓的函数，它是OpenCV库中的一个重要函数。

该函数可以帮助我们找到图像中的所有轮廓，并将它们存储在一个列表中。

在本文中，我们将深入探讨CV2 FindContours的原理。

CV2 FindContours的原理是基于图像处理中的边缘检测算法。

边缘检测算法是一种用于检测图像中物体边缘的技术。

它可以通过检测图像中像素值的变化来确定物体的边缘。

在CV2 FindContours中，边缘检测算法被用来找到图像中的所有轮廓。

CV2 FindContours的工作原理可以分为以下几个步骤：1. 图像预处理在使用CV2 FindContours之前，我们需要对图像进行预处理。

预处理的目的是为了使图像中的轮廓更加明显。

常见的预处理方法包括灰度化、二值化、滤波等。

2. 边缘检测在预处理完成后，我们需要使用边缘检测算法来检测图像中的边缘。

常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。

3. 轮廓查找在检测到图像中的边缘后，CV2 FindContours会根据边缘的像素点来查找轮廓。

它会将所有相邻的像素点组成一个轮廓，并将轮廓存储在一个列表中。

4. 轮廓绘制CV2 FindContours会将找到的轮廓绘制在原始图像上。

这样我们就可以看到图像中所有的轮廓了。

总结CV2 FindContours是一种非常重要的图像处理函数。

它可以帮助我们找到图像中的所有轮廓，并将它们存储在一个列表中。

CV2 FindContours的原理是基于边缘检测算法，它可以通过检测图像中像素值的变化来确定物体的边缘。

在使用CV2 FindContours之前，我们需要对图像进行预处理，包括灰度化、二值化、滤波等。

最后，CV2 FindContours会将找到的轮廓绘制在原始图像上，以便我们更好地观察图像中的轮廓。

findcontours函数原理findContours函数是OpenCV提供的一个处理图像轮廓的函数，它主要有三种用法：如果源图像是8位的单通道二值图像，它的表现为抽取“0”值的外围边框；如果源图像是8位的三通道图像，它表现为通过轮廓检测算法抽取物体的视觉轮廓；如果源图像是32位的单通道图像，它返回源图像的梯度变化检测结果，从而抽取物体的视觉轮廓。

findContours函数主要以下四种模式：1.邻的象素的拓扑关系2.图像的某个区域进行拓扑求解3.廓的近似处理4.廓的外接矩形通过这个函数，我们可以求取每个物体的轮廓，整个程序的思路就是：给出一幅图像，所有的轮廓由其内部象素的取值（8位单通道或RGB三通道8位）决定，首先，将图像转化为灰度图，然后，将轮廓给出，即在一定模型下提取一系列点，以此构造每一个物体的轮廓，最后，进行绘制，即以相应的圆和虚线的形式呈现。

#### 二、findcontours函数的实现1.廓定义图像处理中，轮廓是一种弧线形式，用来描述物体表面的轮廓线，也可以是矩形等形状，它们可以用一系列点来表示，这些点可以用来拓扑结构，用来描述物体的形状、求取周长、面积等。

2.缘检测到轮廓之前，需要先进行边缘检测，即检测所有图像中的边缘特征，这是提取轮廓的前提，也就是将图像中的一系列点按照某种方式分类，一般分为边缘点和非边缘点，从而提取图像的轮廓。

边缘检测的方法主要有Sobel、Laplacian以及Canny算法。

3.包法包法是一种用来求取轮廓的算法，它使用外接矩形来求取物体的外接矩形，再连接所有矩形边界的点，从而求取物体的轮廓，这种算法比较简单，效率也较高，也不需要拓扑信息，可以方便地求取比较精确的轮廓。

4.廓近似处理廓近似处理是指针对求取到的轮廓，使用更低级别的轮廓来代替更高级别的轮廓，以此来减少轮廓的点数，从而减少计算量。

这种近似处理的方法有Douglas-Peucker算法，它的原理是将轮廓按照一定的方式分割，然后抛弃分割后的部分，保留最重要的部分，以此来压缩轮廓点数，减少计算量。

OpenCV之findContours函数解读OpenCV之findContours函数解读参考：findContours（）函数原型：void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset=Point())Parameters:image – Source, an 8-bit single-channel image.contours – Detected contours. Each contour is stored as a vector of points.hierarchy – Optional output vector, containing information about the image topology. It has as many elements as the number of contours. For each i-th contour contours[i] , the elements hierarchy[i][0] , hiearchy[i][1] , hiearchy[i][2] , and hiearchy[i][3] are set to 0-based indices in contours of the next and previous contours at the same hierarchical level, the first child contour and the parent contour, respectively. If for the contour i there are no next, previous, parent, or nested contours, the corresponding elements of hierarchy[i] will be negative.mode – Contour retrieval modeCV_RETR_EXTERNAL retrieves only the extreme outer contours. It sets hierarchy[i][2]=hierarchy[i][3]=-1 for all the contours.CV_RETR_LIST retrieves all of the contours without establishing any hierarchical relationships.CV_RETR_CCOMP retrieves all of the contours and organizes them into a two-level hierarchy. At the top level, there are external boundaries of the components. At the second level, there are boundaries of the holes. If there is another contour inside a hole of a connected component, it is still put at the top level.CV_RETR_TREE retrieves all of the contours and reconstructs a full hierarchy of nested contours. This full hierarchy is built and shown in the OpenCV contours.c demo.method – Contour approximation methodCV_CHAIN_APPROX_NONE stores absolutely all the contour points. That is, any 2 subsequent points (x1,y1) and (x2,y2) of the contour will be either horizontal, vertical or diagonal neighbors, that is, max(abs(x1-x2),abs(y2-y1))==1.CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE compresses horizontal, vertical, and diagonal segments and leaves only their end points. For example, an up-right rectangular contour is encoded with 4 points.CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1,CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS applies one of the flavors of the Teh-Chin chain approximation algorithm.offset – Optional offset by which every contour point is shifted. This is useful if the contours are extracted from the image ROI and then they should be analyzed in the whole image context.参数说明image输⼊图像必须为⼀个2值单通道图像contours参数为检测的轮廓数组，每⼀个轮廓⽤⼀个point类型的vector表⽰hiararchy参数和轮廓个数相同，每个轮廓contours[ i ]对应4个hierarchy元素hierarchy[ i ][ 0 ] ~hierarchy[ i ][ 3 ]，分别表⽰后⼀个轮廓、前⼀个轮廓、⽗轮廓、内嵌轮廓的索引编号，如果没有对应项，该值设置为负数。

opencv检测矩形的函数1.引言1.1 概述概述:OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法的实现。

其中一个重要的应用领域是矩形检测。

矩形是一个具有四个直角的四边形，广泛应用于图像分割、物体识别和边界框标定等任务中。

本文将主要介绍OpenCV中用于检测矩形的函数。

通过这些函数，我们可以方便地在图像或视频中找到并标定出矩形区域，进而用于后续分析和处理。

在正文部分，我们将首先介绍OpenCV检测矩形的原理，包括边缘检测、轮廓提取和矩形拟合等关键步骤。

然后，我们将详细介绍OpenCV 中的矩形检测函数，包括基于轮廓的矩形检测函数和基于直线拟合的矩形检测函数。

我们将介绍这些函数的参数设置、使用方法和示例代码，帮助读者快速掌握并应用这些函数。

在结论部分，我们将对矩形检测函数的使用进行总结，并指出其在实际应用中的优势和局限性。

同时，我们还将展望未来的矩形检测研究方向，包括基于深度学习的矩形检测算法和使用场景的扩展等。

我们希望这篇文章能够帮助读者深入理解和应用OpenCV中的矩形检测函数，并为相关研究和开发提供一些参考。

1.2 文章结构本文将分为三个主要部分进行描述，具体结构如下：第一部分为引言，旨在介绍本文的概述、结构和目的。

首先将提供对矩形检测函数的引言，简述其重要性和应用场景。

随后，将介绍文章的整体结构，概括各个章节的内容安排。

最后，在本部分中还将明确本文的目的，即通过分析和探讨opencv中用于矩形检测的相关函数，以便读者对其有一个全面的了解。

第二部分为正文。

该部分首先将深入探讨opencv检测矩形的原理，解释算法背后的工作原理和数学模型。

其次，将详细介绍opencv中的矩形检测函数，包括函数的功能、参数和使用方法。

通过对这些函数进行逐一讲解，读者将能够了解如何在opencv中使用这些函数来实现矩形检测。

第三部分为结论，分为总结矩形检测函数的使用和展望未来的矩形检测研究方向两个小节。