[C++] opencv - drawContours(绘制轮廓)函数介绍和使用场景-Toy模板网

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drawContours函数介绍

OpenCV中的drawContours函数用于在图像上绘制轮廓。其函数原型如下：

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void drawContours(InputOutputArray image, InputOutputArray contours, InputOutputArray contourIdx, 
int contourColor, Scalar thickness=Scalar(), int lineType=LINE_8, 
InputArray hierarchy = noArray(), int maxLevel = INT_MAX, Point offset = Point() );

参数说明：

image：输出图像，即绘制轮廓后的图像。
contours：轮廓集合，每个轮廓由一系列点组成。
contourIdx：轮廓索引数组，指定要绘制哪些轮廓。如果为NULL,则绘制所有轮廓。
contourColor：轮廓颜色，使用Scalar类型表示。
thickness：轮廓线宽，默认值为1。
lineType：轮廓线类型，默认值为LINE_8。
hierarchy：轮廓层次结构，用于绘制轮廓的父子关系。默认值为noArray()。只有在你想要绘制部分轮廓(参见maxLevel)时，才需要使用这个参数。
maxLevel：表示绘制轮廓的最大层级。如果maxLevel为0，则只绘制指定的轮廓；如果maxLevel为1，则绘制轮廓及其所有嵌套轮廓；如果maxLevel为2,则绘制轮廓、所有嵌套轮廓、所有嵌套到嵌套的轮廓等。需要注意的是，当存在层次结构时，这个参数才会被考虑。
offset：轮廓点的偏移量，默认值为(0,0)。

使用场景

OpenCV的drawContours函数可以应用于以下场景：

图像分割：在二值化或灰度图像中，通过绘制轮廓来将图像分割成不同的区域。
目标检测和识别：在实时视频流或图像中检测和识别特定目标，如人脸、车辆、行人等。
医学影像分析：在医学影像中查找和分析病变区域，如肿瘤、炎症等。
文字识别：对印刷体文字图像进行轮廓提取和分析，以便进行后续的文字识别和处理。
三维重建：在三维重建中，通过检测物体表面的轮廓来确定物体的位置和形状。

使用案例

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读取灰度图像
    Mat src = imread("./3480e7ce_mk_tk_a_c2_6400_4480.png", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (src.empty())
    {
        cout << "无法读取图像" << endl;
        return -1;
    }
    imshow("原图", src);
    waitKey(0);
    // 二值化图像
    Mat binary;
    threshold(src, binary, 128, 255, THRESH_BINARY);
    imshow("二值化图", binary);
    waitKey(0);

    // 查找轮廓
    vector<vector<Point>> contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;
    findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 绘制轮廓
    Mat result(src.size(), CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0));
    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        // 蓝色颜色
        Scalar color(255,0,0); 
        // 只绘制第一层的轮廓
        drawContours(result, contours, static_cast<int>(i), color, 2, LINE_8, hierarchy, 0);
    }

    // 显示结果
    imshow("轮廓图", result);
    waitKey(0);

    return 0;
}

运行效果:

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二值化图像：

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轮廓图：

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总结

drawContours函数是OpenCV库中用于绘制轮廓的一个非常实用的函数。它可以方便地将轮廓信息可视化出来，帮助我们更好地理解图像中的目标信息。在实际应用中，我们可以根据需要选择不同的参数来绘制不同样式的轮廓，从而实现更加灵活的应用效果。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-803487.html

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