不规则ROI的提取

在网上看到基于opencv3.0之前的API实现不规则ROI的提取，我自己试了一下发现opencv3.0不行，第一想法是我写的有问题，最后发现是API的改版。原理很简单。

目标：提取黑线作为ROI

原理：先滤波-->>灰度化-->>二值化-->>边缘提取-->>寻找图像轮廓-->>轮廓画在一张空图像-->>水漫填充图像轮廓区域-->>两个图像与操作

灰度化：

二值化：

边缘提取：

空白图像画轮廓：

水漫之后的图像：

与操作之后图像：

为了效果明显，我画边界的时候用的是粗实线，而程序求解的是最大边，所以看起来边缘不是很理想，实际操作可以优化

程序：

 #include<iostream>
 #include <opencv2/opencv.hpp>
 #include <math.h>
 using namespace cv;
 using namespace std;

 int Threshold_Value = ;
 const int Threshold_Max_value = ;
 const int Threshold_type_value = ;
 double g_Area = ;

 RNG rng();

 Mat input_image, threshold_image, output_image, Middle_image;

 void Threshold_Image_Bar(int, void *);

 int main(int argc, char**argv)
 {
     input_image = imread("1.jpg");
     if (input_image.data == NULL) {
         return -; cout << "can't open image.../";
     }
     imshow("Sourse Image", input_image);
     blur(input_image, Middle_image, Size(, ), Point(-, -), );
     imshow("Blur Image", Middle_image);
     cvtColor(Middle_image, Middle_image, COLOR_RGB2GRAY);
     imshow("Gray Image", Middle_image);
     namedWindow("Threshold Image", );
     createTrackbar("阈值调整", "Threshold Image", &Threshold_Value, , Threshold_Image_Bar);
     Threshold_Image_Bar(, );
     waitKey();
     return ;
 }

 void Threshold_Image_Bar(int, void *)
 {
     threshold(Middle_image, threshold_image, , , );
     Canny(threshold_image, threshold_image, Threshold_Value, Threshold_Value * );
     imshow("Threshold Image", threshold_image);

     vector<vector<Point>> contours;
     vector<Vec4i> hireachy;
     findContours(threshold_image, contours, hireachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(-, -));
     char flag_count = ;
     Mat Show_threImage = Mat::zeros(threshold_image.size(), CV_8UC3);
     RotatedRect MinRect;
     for (size_t i = ; i < contours.size(); i++)
     {
         const Scalar color = Scalar(rng.uniform(, ), rng.uniform(, ), rng.uniform(, ));
         drawContours(Show_threImage, contours, static_cast<int>(i), color, , , hireachy, , Point());
         //----利用面积进行判断是否为最大区域------//
         double area = contourArea(contours[i]);
         g_Area = g_Area > area ? g_Area : area;
         flag_count = (area == g_Area) ? static_cast<int>(i) : flag_count;//记录最大边界
     }
     imshow("Draw_Image_Contours", Show_threImage);

     Mat gray, Change_image = Mat::zeros(input_image.size(), input_image.type());
     gray.create(input_image.size(), input_image.type());
     drawContours(gray, contours, flag_count, Scalar(, , ), , , hireachy, , Point());
     Rect s = boundingRect(contours[flag_count]);//为了找内部的一个种子点，自己随便定义也可以
     floodFill(gray, Point(s.x + s.width / , s.y + s.height / ), Scalar(, , ));//黑色区域变成白色，遇到白色区域停止
     imshow("", gray);
     bitwise_and(input_image, gray, gray);
     imshow("wjy", gray);

 }