增强后的图像需要通过图像处理获得定量的值。在实际程序设计过程中,轮廓很多时候都是重要的分析变量。参考Halcon的相关函数,我增强了Opencv在这块的相关功能。

     //寻找最大的轮廓
    VP FindBigestContour(Mat src){    
        int imax = 0; //代表最大轮廓的序号
        int imaxcontour = -1; //代表最大轮廓的大小
        std::vector<std::vector<cv::Point>>contours;    
        findContours(src,contours,CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
        for (int i=0;i<contours.size();i++){
            int itmp =  contourArea(contours[i]);//这里采用的是轮廓大小
            if (imaxcontour < itmp ){
                imax = i;
                imaxcontour = itmp;
            }
        }
        return contours[imax];

}
就是直接返回最大的轮廓。

 
    //寻找并绘制出彩色联通区域
    vector<VP> connection2(Mat src,Mat& draw){    
        draw = Mat::zeros(src.rows,src.cols,CV_8UC3);
        vector<VP>contours;    
        findContours(src.clone(),contours,CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
        //由于给大的区域着色会覆盖小的区域,所以首先进行排序操作
        //冒泡排序,由小到大排序
        VP vptmp;
        for(int i=1;i<contours.size();i++){
            for(int j=contours.size()-1;j>=i;j--){
                if(contours[j].size()<contours[j-1].size()){    
                    vptmp = contours[j-1];
                    contours[j-1] = contours[j];
                    contours[j] = vptmp;
                }
            }
        }
        //打印结果
        for (int i=contours.size()-1;i>=0;i--){
            Scalar  color  = Scalar(rng.uniform(0,255),rng.uniform(0,255),rng.uniform(0,255));
            drawContours(draw,contours,i,color,-1);
        }
        return contours;
    }
    vector<VP> connection2(Mat src){
        Mat draw;
        return connection2(src,draw);

}

寻找联通区域是经典的图像处理过程。我采用轮廓分析方法进行解决;并且最后对不能区域绘制不同颜色,非常直观。
 

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