Opencv2系列学习笔记10(提取连通区域轮廓) 另一个

http://blog.****.net/lu597203933/article/details/17362457

连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状。而内、外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.****.net/lu597203933/article/details/14489225

轮廓的简单提取算法如下：

系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点，以它为起始点，跟踪它的轮廓，标记边界上的像素。当轮廓完整闭合，扫描回到上一个位置，直到再次发现新的成分。

代码：

1. #include <iostream>
2. #include <opencv2\core\core.hpp>
3. #include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
4. #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
5. using namespace std;
6. using namespace cv;
7. // 移除过小或过大的轮廓
8. void getSizeContours(vector<vector<Point>> &contours)
9. {
10. int cmin = 100;   // 最小轮廓长度
11. int cmax = 1000;   // 最大轮廓长度
12. vector<vector<Point>>::const_iterator itc = contours.begin();
13. while(itc != contours.end())
14. {
15. if((itc->size()) < cmin || (itc->size()) > cmax)
16. {
17. itc = contours.erase(itc);
18. }
19. else ++ itc;
20. }
21. }
22. // 计算连通区域的轮廓，即二值图像中相连像素的形状
23. int main()
24. {
25. Mat image = imread("E:\\opencv2cv\\lesson7\\Debug\\55.png",0);
26. if(!image.data)
27. {
28. cout << "Fail to load image" << endl;
29. return 0;
30. }
31. Mat imageShold;
32. threshold(image, imageShold, 100, 255, THRESH_BINARY);   // 必须进行二值化
33. vector<vector<Point>> contours;
34. //CV_CHAIN_APPROX_NONE  获取每个轮廓每个像素点
35. findContours(imageShold, contours, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_NONE, cvPoint(0,0));
36. getSizeContours(contours);
37. cout << contours.size() << endl;
38. Mat result(image.size(), CV_8U, Scalar(255));
39. drawContours(result, contours, -1, Scalar(0), 2);   // -1 表示所有轮廓
40. namedWindow("result");
41. imshow("result", result);
42. namedWindow("image");
43. imshow("image", image);
44. waitKey(0);
45. return 0;
46. }

结果：

未移除过大多小的轮廓前：

移除后：