opencv 图像轮廓
图片解析:
原图:
code:
#include <opencv\cv.h>
#include <opencv\highgui.h>
#include <opencv\cxcore.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h> int main(int argc, char* argv[]){ #if 1 int i, j; CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
//以单通道方式加载图像
IplImage* img = cvLoadImage("C:\\Users\\zxl\\Desktop\\0.png",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
//常见一个等大小的3通道图像 (作为备份)
IplImage* imgColor = cvCreateImage(cvGetSize(img),8,3);
//用来显示轮廓的
IplImage* contoursImage = cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height),8,1); CvSeq* contours = 0 , *contoursTemp=0;
cvZero(contoursImage); //对图像进行二值化
cvThreshold(img,img,100,255,CV_THRESH_BINARY); //img的备份
cvCvtColor(img,imgColor,CV_GRAY2BGR); // 提取图像img的轮廓信息函数 contours指向第一个轮廓 将轮廓存放在CvMemStorage类型的变量storage里面
//&contours =>表示指针 指向能够提取的第一个轮廓
//CV_RETR_CCOMP =>表示轮廓的排列方式 有4种
//-------------------------------------
//CV_RETR_EXTERNAL 只返回最外面的轮廓
//first=c0
//CV_RETR_CCOMP 把外轮廓用双向链表的方式存放,有顺序 <从里到外><从右到左>
//frist=c01001 <-> c01000 <-> c010 <-> c000 <-> c0
// | | |
// h0100 h0000 h01 <-> h00
//CV_RETR_LIST 所有的轮廓(无分内外轮廓)通过1个链表的方式存储,<从里到外><从右到左>
//first=c01001 <-> c01000 <-> h0100 <-> h0000 <-> c010 <-> c000 <-> h01 <-> h00 <-> c0
//
//
//CV_RETR_TREE 按照树形结构存储,
//first = c0
// |
// h00 <-> h01
// | |
// c000 c010
// | |
// h0000 c01000 <-> c01001
//-------------------------------------
//CV_CHAIN_APPROX_NONE=> 轮廓显示是坐标的形式还是点的形式
//提取轮廓后源图像会发生变化 所以需要用到开始生命的备份机制 /*
//备份机制检查原图
cvNamedWindow( "1");
cvShowImage( "1", img );
*/ int total = cvFindContours( img, storage, &contours, sizeof(CvContour),
CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_NONE, cvPoint(0,0) ); /*
//备份机制检查提取后
cvNamedWindow( "2");
cvShowImage( "2", img );
cvWaitKey(0);
*/ //提取指针所指的地方
contoursTemp = contours ; int count=0; //对轮廓进行循环
//h_next 表示水平的方向上轮廓链接
//v_next 表示垂直方向上的轮廓链接
for(;contoursTemp!=0 ; contoursTemp=contoursTemp->h_next){ //通过这个循环访问每一个轮廓
//提取外轮廓 上的所以坐标点
for( i=0; i<contoursTemp->total; i++) { //通过这个循环 得到坐标
CvPoint * pt = (CvPoint*)cvGetSeqElem(contoursTemp, i); // 读出第i个点。
//轮廓窗口让其显示为白色
cvSetReal2D(contoursImage , pt->y , pt->x , 255.0);
//在原窗口让其显示为红色
cvSet2D(imgColor,pt->y,pt->x,cvScalar(0,0,255,0));
}
count++; //提取内轮廓上的所以坐标点
CvSeq* InterCon = contoursTemp->v_next; for(;InterCon!=0;InterCon=InterCon->h_next){
for(i=0;i<InterCon->total;i++) {
CvPoint * pt = (CvPoint*)cvGetSeqElem(InterCon, i); // 读出第i个点。 cvSetReal2D(contoursImage , pt->y , pt->x , 255.0);
cvSet2D(imgColor,pt->y,pt->x,cvScalar(0,255,0,0));
}
}
} cvNamedWindow( "image", 1 );
cvShowImage( "image", imgColor ); cvNamedWindow( "contours");
cvShowImage("contours",contoursImage); cvWaitKey(0); cvReleaseMemStorage( &storage );
cvReleaseImage( &img );
cvReleaseImage(&contoursImage);
cvReleaseImage(&imgColor); #endif return 0;
}
效果:
opencv 图像轮廓的更多相关文章
- OpenCV图像轮廓检测
轮廓检测: 轮廓检测的原理通俗的说就是掏空内部点,比如原图中有3*3的矩形点.那么就可以将中间的那一点去掉. 一.关键函数1.1 cvFindContours函数功能:对图像进行轮廓检测,这个函数将 ...
- opencv 6 图像轮廓与图像分割修复 3 图像的矩,分水岭,图像修补
图像的矩 矩的计算:moments()函数 计算轮廓面积:contourArea()函数 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #inclu ...
- OpenCV计算机视觉学习(8)——图像轮廓处理(轮廓绘制,轮廓检索,轮廓填充,轮廓近似)
如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 1, ...
- OpenCV笔记(3)(Canny边缘检测、高斯金字塔、拉普拉斯金字塔、图像轮廓、模板匹配)
一.Canny边缘检测 Canny边缘检测是一系列方法综合的结果.其中主要包含以下步骤: 1.使用高斯滤波器,平滑图像,滤除噪声. 2.计算图像中每个像素点的梯度强度和方向. 3.应用非极大值抑制(N ...
- 【python+opencv】轮廓发现
python+opencv---轮廓发现 轮廓发现---是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法, 所有边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现的结果. 介绍两种API使用: -cv.findConto ...
- OpenCV—Python 轮廓检测 绘出矩形框(findContours\ boundingRect\rectangle
千万注意opencv的轮廓检测和边缘检测是两码事 本文链接:https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82945328 1 获取轮廓 O ...
- OpenCV3入门(十)图像轮廓
1.图像轮廓 1.1图像轮廓与API函数 轮廓是一系列相连的点组成的曲线,代表了物体的基本外形,相对于边缘,轮廓是连续的,边缘并不全部连续.一般地,获取图像轮廓要经过下面几个步骤: 1) 读取 ...
- OpenCV图像处理中“投影技术”的使用
本文区分"问题引出"."概念抽象"."算法实现"三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理中"投影技术" ...
- opencv——图像直方图与反向投影
引言 在图像处理中,对于直方图这个概念,肯定不会陌生.但是其原理真的可以信手拈来吗? 本文篇幅有点长,在此列个目录,大家可以跳着看: 分析图像直方图的概念,以及opencv函数calcHist()对于 ...
随机推荐
- Servlet课程0426(八)Servlet分页技术
Welcome.java //登录界面 package com.tsinghua; import javax.servlet.http.*; import java.io.*; import java ...
- Android:自定义适配器
无论是ArrayAdapter还是SimpleAdapter都继承了BaseAdapter,自定义适配器同样继承BaseAdapter 实例:Gallery实现图片浏览器 <?xml versi ...
- Java IO5:序列化与反序列化
一.序列化和反序列化的概念 把对象转换为字节序列的过程称为对象的序列化. 把字节序列恢复为对象的过程称为对象的反序列化. 对象的序列化主要有两种用途: 1) 把对象的字节序列永久地保存到硬盘上,通常存 ...
- Android的Handler几种常见的传值方式
public class handlerThread2 extends Activity { @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanc ...
- Octave下载
发福利啦,今天下了半天Octave都没下载下来,最后让一个香港的同学帮忙下好传过来的....放到网盘里造福大家 GNU_Octave_3.8.0-6.dmg 链接: http://pan.baidu. ...
- 锋利的JQuery-Jquery中的事件和动画
有时候觉得这些内容都好简单,真想看看就算了. 事件绑定 bing(type [,data],fn) 第一个参数:事件类型包括:blur,focus,load,resize,scroll,unload, ...
- 【HDOJ】4691 Front compression
后缀数组基础题目,dc3解. /* 4691 */ #include <iostream> #include <sstream> #include <string> ...
- eclipse 中创建maven web项目
Maven的Eclipse插件m2eclipse在线安装地址 http://m2eclipse.sonatype.org/sites/m2e:我又试了link方式安装也没什么作用,不知怎么回事? 还有 ...
- 手机3D游戏开发:自定义Joystick的相关设置和脚本源码
Joystick在手游开发中非常常见,也就是在手机屏幕上的虚拟操纵杆,但是Unity3D自带的Joystick贴图比较原始,所以经常有使用自定义贴图的需求. 下面就来演示一下如何实现自定义JoySti ...
- Webapp meta标签解决移动缩放的问题
webapp开发初期,会碰到在pc端开发好的页面在移动端显示过大的问题,这里需要在html head中加入meta标签来控制缩放 <meta name=" viewport" ...