opencv： 轮廓提取；

一般轮廓提取是通过对图像的梯度进行卷积计算，得到图像边缘(滤波），常用的边缘检测方法有candy、sobel、 Laplacian等，再对二值化后的边缘图像进行轮廓计算；

1、Candy算子；

     cv::cvtColor(img, grayImg, cv::COLOR_RGB2GRAY);
     cv::blur(grayImg, tempImage, cv::Size(3,3));//先用均值滤波器进行平滑去噪
     cv::Canny(tempImage, binaryImg, threshod,threshod * 3);

candy算子计算得到的是二值图像；

2、sobel算子；

        cv::Mat  tpImg,temp1,temp2,dstImg;
        cv::Sobel(img, tpImg, CV_16S, 1, 0,(2* kernelSize+1),1,1,cv::BORDER_DEFAULT);//求x方向梯度
        cv::convertScaleAbs(tpImg, temp1);//计算绝对值，并将结果转换成8位
        cv::Sobel(img,  tempImage, CV_16S, 0, 1,(2*kernelSize+1),1,1,cv::BORDER_DEFAULT);//求y方向梯度
        cv::convertScaleAbs(tempImage, temp2);//计算绝对值，并将结果转换成8位
        addWeighted(temp1, 0.5, temp2, 0.5, 0, dstImg);

        //进行轮廓检测；
        cv::cvtColor(dstImg,grayImg,cv::COLOR_RGB2GRAY);
        cv::threshold(grayImg,binaryImg,0,255,cv::THRESH_BINARY |  cv::THRESH_OTSU);

3、Laplacian算子；

        cv::Mat temp1,temp2,dstImg;
        cv::GaussianBlur(img, temp1, cv::Size(3,3), 0,0,cv::BORDER_DEFAULT);//高斯滤波消除噪声
        cv::cvtColor(temp1, grayImg, cv::COLOR_RGB2GRAY);
        cv::Laplacian(grayImg, temp2, CV_16S,(kernelSize*2+1),1,0,cv::BORDER_DEFAULT);
        convertScaleAbs(temp2, dstImg);
        cv::threshold(dstImg,binaryImg,0,255,cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);

轮廓提取：

opencv提供了findContours函数来提取二值图的轮廓，利用drawContours能够标记提取得到的轮廓；

findContours:

C++: void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset=Point())

C++: void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, int mode, int method, Point offset=Point())¶

　

drawContours:

C++: void drawContours(InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, InputArray hierarchy=noArray(), int maxLevel=INT_MAX, Point offset=Point() )

　　

注： 此博文为扩展型；