26 OpenCV 查找边缘

时间:2024-03-25 19:46:27
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <math.h> using namespace std; using namespace cv; Mat src, dst; // 定义原始图像和结果图像 const char* output_win = "findcontours-demo"; // 定义输出窗口名称 int threshold_value = 100; // 初始阈值设为100 int threshold_max = 255; // 最大阈值为255 RNG rng; // 随机数生成器 // Contours演示函数声明 void Demo_Contours(int, void*); int main(int argc, char** argv) { src = imread("D:/vcprojects/images/happyfish.png"); // 读取图像 if (src.empty()) { printf("could not load image...\n"); return -1; } namedWindow("input-image"); // 创建输入图像窗口 namedWindow(output_win); // 创建输出图像窗口 imshow("input-image", src); // 在输入窗口中显示原始图像 cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY); // 将彩色图像转换为灰度图像 const char* trackbar_title = "Threshold Value:"; // 创建滑动条标题 createTrackbar(trackbar_title, output_win, &threshold_value, threshold_max, Demo_Contours); // 创建阈值滑动条 Demo_Contours(0, 0); // 初始化Contours函数 waitKey(0); // 等待按键 return 0; } void Demo_Contours(int, void*) { Mat canny_output; // Canny边缘检测输出 vector<vector<Point>> contours; // 存储轮廓点集 vector<Vec4i> hierachy; // 轮廓层级关系 // 进行Canny边缘检测 Canny(src, canny_output, threshold_value, threshold_value * 2, 3, false); // 查找图像中的轮廓 findContours(canny_output, contours, hierachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); // 创建与原始图像相同大小的空白图像 dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3); // 循环绘制轮廓 RNG rng(12345); // 随机数生成器 for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) { Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)); // 随机颜色 drawContours(dst, contours, i, color, 2, 8, hierachy, 0, Point(0, 0)); // 绘制轮廓 } imshow(output_win, dst); // 在输出窗口中显示结果图像 }