c# opencv 轮廓检测_opencv轮廓findContours&drawContours
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本文目的
目的：学习使用opencv的findContours和drawContours函数
语言：java
版本：opencv-410
简介：通过findContours函数检测物体轮廓，并且用drawContours画出来
程序支持效果：
加载图片后可以在界面上更改三个参数进行效果对比查看
· 1.修改边缘检测阈值，改变边缘检测效果
· 2.修改轮廓检索模式
· 3.修改轮廓的近似模式
分解介绍
函数：findContours
findContours(Mat image,List contours,Mat hierarchy,int mode,int method,Point offset)
参数介绍
· 第一个参数：image：单通道图像矩阵，可以是灰度图，但更常用的是二值图像，一般是经过Canny、拉普拉斯等边缘检测算子处理过的二值图像；
· 第二个参数：contours，定义为"vector> contours"，是一个向量，并且是一个双重向量，向量内每个元素保存了一组由连续的Point点构成的点的集合的向量，每一组Point点集就是一个轮廓。有多少轮廓，向量contours就有多少元素。
· 第三个参数：存储了检出的轮廓层级结构，具体学习参考别人的文档：
· 第四个参数：int型的mode，定义轮廓的检索模式：
· RETR_EXTERNAL ：只检测最外围轮廓，包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略
· RETR_LIST ：检测所有的轮廓，包括内围、外围轮廓，但是检测到的轮廓不建立等级关系，彼此之间独立，没有等级关系，这就意味着这个检索模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓
· RETR_CCOMP ： 检测所有的轮廓，但所有轮廓只建立两个等级关系，外围为顶层，若外围内的内围轮廓还包含了其他的轮廓信息，则内围内的所有轮廓均归属于顶层
· RETR_TREE ：检测所有轮廓，所有轮廓建立一个等级树结构。外层轮廓包含内层轮廓，内层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。
· 第五个参数：int型的method，定义轮廓的近似方法：
· CHAIN_APPROX_NONE ：保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内
· CHAIN_APPROX_SIMPLE ：仅保存轮廓的拐点信息，把所有轮廓拐点处的点保存入contours向量内，拐点与拐点之间直线段上的信息点不予保留
· CHAIN_APPROX_TC89_L1 ，CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 使用teh-Chinl chain 近似算法
· 第六个参数：Point偏移量，所有的轮廓信息相对于原始图像对应点的偏移量，相当于在每一个检测出的轮廓点上加上该偏移量，并且Point还可以是负值！
函数：drawContours
drawContours(Mat image,List contours,int contourIdx,Scalar color,int thickness,int lineType,Mat hierarchy,int maxLevel,Point offset)
参数介绍
· 第一个参数image表示目标图像，
· 第二个参数contours表示输入的轮廓组，每一组轮廓由点vector构成，
· 第三个参数contourIdx指明画第几个轮廓，如果该参数为负值，则画全部轮廓，
· 第四个参数color为轮廓的颜色，
· 第五个参数thickness为轮廓的线宽，如果为负值或CV_FILLED表示填充轮廓内部，
· 第六个参数lineType为线型，
· 第七个参数为轮廓结构信息，
· 第八个参数为maxLevel
· 第九个参数为偏移量
程序步骤
以下是程序的核心步骤：
· 加载本地图片
String filename = FileLoadUtils.getFilePath("static/ppp3.jpg");Mat src = Imgcodecs.imread(filename);
· 灰度变换
//灰度变换Imgproc.cvtColor(src, srcGray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
· 滤波处理
//滤波处理Imgproc.blur(srcGray, srcGray, new Size(3, 3));
· 边缘检测
Mat cannyOutput = new Mat();Imgproc.Canny(srcGray, cannyOutput, threshold, threshold * 2);
· 轮廓检测
Imgproc.findContours(cannyOutput, contours, hierarchy, retrModel, chainApproxModel);
· 轮廓检测结果的绘画
Mat drawing = Mat.zeros(cannyOutput.size(), CvType.CV_8UC3);for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {Scalar color = new Scalar(rng.nextInt(256), rng.nextInt(256), rng.nextInt(256));Imgproc.drawContours(drawing, contours, i, color, 1, Imgproc.LINE_8, hierarchy, 0, new Point());}
代码
package com.joe.vision.machine.vision.samples;import org.opencv.core.Point;import org.opencv.core.*;import org.opencv.highgui.HighGui;import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;import org.opencv.imgproc.Imgproc;import javax.swing.*;import javax.swing.event.ChangeEvent;import javax.swing.event.ChangeListener;import java.awt.*;import java.awt.event.ActionEvent;import java.awt.event.ActionListener;import java.io.FileNotFoundException;import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Random;class FindContours {private static final int MAX_THRESHOLD = 255;private Mat srcGray = new Mat();private JFrame frame;private JLabel imgSrcLabel;private JLabel imgContoursLabel;private int threshold = 100;private Random rng = new Random(12345);private static HashMap retrModelMap = new HashMap();private int retrModel = Imgproc.RETR_TREE;static {retrModelMap.put("RETR_EXTERNAL",Imgproc.RETR_EXTERNAL);retrModelMap.put("RETR_TREE",Imgproc.RETR_TREE);retrModelMap.put("RETR_LIST",Imgproc.RETR_LIST);retrModelMap.put("RETR_CCOMP",Imgproc.RETR_CCOMP);retrModelMap.put("RETR_FLOODFILL",Imgproc.RETR_FLOODFILL);}private static HashMap chainApproxMap = new HashMap();static {chainApproxMap.put("CHAIN_APPROX_NONE",Imgproc.CHAIN_APPROX_NONE);chainApproxMap.put("CHAIN_APPROX_SIMPLE",Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);chainApproxMap.put("CHAIN_APPROX_TC89_L1",Imgproc.CHAIN_APPROX_TC89_L1);chainApproxMap.put("CHAIN_APPROX_TC89_KCOS",Imgproc.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS);}private int chainApproxModel = Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE;public FindContours(String[] args) throws FileNotFoundException {String filename = FileLoadUtils.getFilePath("static/ppp3.jpg");Mat src = Imgcodecs.imread(filename);Imgproc.resize(src,src,new Size(src.width(),src.height()));if (src.empty()) {System.err.println("Cannot read image: " + filename);System.exit(0);}//灰度变换Imgproc.cvtColor(src, srcGray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);//滤波处理Imgproc.blur(srcGray, srcGray, new Size(3, 3));// Create and set up the window.frame = new JFrame("Finding contours in your image demo");frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);// Set up the content pane.Image img = HighGui.toBufferedImage(src);addComponentsToPane(frame.getContentPane(), img);// Use the content pane's default BorderLayout. No need for// setLayout(new BorderLayout());// Display the window.frame.pack();frame.setVisible(true);update();}public static void main(String[] args) {// Load the native OpenCV librarySystem.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);// Schedule a job for the event dispatch thread:// creating and showing this application's GUI.javax.swing.SwingUtilities.invokeLater(new Runnable() {@Overridepublic void run() {try {new FindContours(args);} catch (FileNotFoundException e) {e.printStackTrace();}}});}private void addComponentsToPane(Container pane, Image img) {if (!(pane.getLayout() instanceof BorderLayout)) {pane.add(new JLabel("Container doesn't use BorderLayout!"));return;}JPanel sliderPanel = new JPanel();sliderPanel.setLayout(new BoxLayout(sliderPanel, BoxLayout.PAGE_AXIS));sliderPanel.add(new JLabel("Canny threshold: "));//构建滑动工具条JSlider slider = buildSlider();//构建检索模式下拉框JComboBox retrModelBox = buildRetrModelBox();//构建链近似值模式下拉框JComboBox chainApproxModelBox = buildChainApproxModelBox();sliderPanel.add(slider);sliderPanel.add(new JLabel("轮廓检索模式"));sliderPanel.add(retrModelBox);sliderPanel.add(new JLabel("链近似值模式"));sliderPanel.add(chainApproxModelBox);pane.add(sliderPanel, BorderLayout.PAGE_START);JPanel imgPanel = new JPanel();imgSrcLabel = new JLabel(new ImageIcon(img));imgPanel.add(imgSrcLabel);Mat blackImg = Mat.zeros(srcGray.size(), CvType.CV_8U);imgContoursLabel = new JLabel(new ImageIcon(HighGui.toBufferedImage(blackImg)));imgPanel.add(imgContoursLabel);pane.add(imgPanel, BorderLayout.CENTER);}private JComboBox buildRetrModelBox() {JComboBox retrModelBox = new JComboBox(retrModelMap.keySet().toArray());retrModelBox.addActionListener(new ActionListener() {@Overridepublic void actionPerformed(ActionEvent e) {JComboBox cb = (JComboBox) e.getSource();retrModel = retrModelMap.get(cb.getSelectedItem());update();}});return retrModelBox;}private JComboBox buildChainApproxModelBox() {JComboBox retrModelBox = new JComboBox(chainApproxMap.keySet().toArray());retrModelBox.addActionListener(new ActionListener() {@Overridepublic void actionPerformed(ActionEvent e) {JComboBox cb = (JComboBox) e.getSource();chainApproxModel = chainApproxMap.get(cb.getSelectedItem());update();}});return retrModelBox;}private JSlider buildSlider() {JSlider slider = new JSlider(0, MAX_THRESHOLD, threshold);slider.setMajorTickSpacing(20);slider.setMinorTickSpacing(10);slider.setPaintTicks(true);slider.setPaintLabels(true);slider.addChangeListener(new ChangeListener() {@Overridepublic void stateChanged(ChangeEvent e) {JSlider source = (JSlider) e.getSource();threshold = source.getValue();update();}});return slider;}private void update() {Mat cannyOutput = new Mat();Imgproc.Canny(srcGray, cannyOutput, threshold, threshold * 2);List contours = new ArrayList<>();Mat hierarchy = new Mat();Imgproc.findContours(cannyOutput, contours, hierarchy, retrModel, chainApproxModel);Mat drawing = Mat.zeros(cannyOutput.size(), CvType.CV_8UC3);for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {Scalar color = new Scalar(rng.nextInt(256), rng.nextInt(256), rng.nextInt(256));Imgproc.drawContours(drawing, contours, i, color, 1, Imgproc.LINE_8, hierarchy, 0, new Point());}imgContoursLabel.setIcon(new ImageIcon(HighGui.toBufferedImage(drawing)));frame.repaint();}}
效果
效果1
轮廓检索模式为RETR_EXTERNEL,只检测最外围轮廓，包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略
效果2
轮廓检索模式为RETR_TREE，检索出所有的轮廓
其他效果操作程序可以看到有所不同
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