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目标

在本教程中，您将学习如何：

• 使用 OpenCV 函数 cv::findContours
• 使用 OpenCV 函数 cv::d rawContours

cv::findContours 和 cv::drawContours 都是 OpenCV 库中常用的图像处理函数，主要用于图像分割和轮廓绘制等操作。

cv::findContours 是一个用于在二值图像中查找轮廓的函数。它可以根据二值图像中的像素灰度值（0 或非零）来确定对象的轮廓，并返回一个由所有轮廓点构成的向量。此外，findContours 还可以实现轮廓间的层次结构分析，进一步提高轮廓分析的精度。

cv::drawContours 则可以根据给定的轮廓向量，对指定的图像进行轮廓绘制操作。它可以绘制轮廓内部、轮廓外边界、轮廓及其外边界，也可以指定边界的颜色和宽度。通过 drawContours 函数，我们可以将轮廓绘制在原图像中，以便后续的图像分析和处理。

因此，cv::findContours 和 cv::drawContours 通常会一起使用。通过 findContours 函数查找轮廓，然后利用 drawContours 函数在原图像中绘制轮廓，可以更好地实现图像分割和轮廓分析等操作。

C++代码

本教程代码如下所示。您也可以从这里下载

#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;Mat src_gray;
int thresh = 100;
RNG rng(12345);void thresh_callback(int, void* );int main( int argc, char** argv )
{CommandLineParser parser( argc, argv, "{@input | HappyFish.jpg | input image}" );Mat src = imread( samples::findFile( parser.get<String>( "@input" ) ) );if( src.empty() ){cout << "Could not open or find the image!\n" << endl;cout << "Usage: " << argv[0] << " <Input image>" << endl;return -1;}cvtColor( src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY );blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) );const char* source_window = "Source";namedWindow( source_window );imshow( source_window, src );const int max_thresh = 255;createTrackbar( "Canny thresh:", source_window, &thresh, max_thresh, thresh_callback );thresh_callback( 0, 0 );waitKey();return 0;
}void thresh_callback(int, void* )
{Mat canny_output;Canny( src_gray, canny_output, thresh, thresh*2 );vector<vector<Point> > contours;vector<Vec4i> hierarchy;findContours( canny_output, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE );Mat drawing = Mat::zeros( canny_output.size(), CV_8UC3 );for( size_t i = 0; i< contours.size(); i++ ){Scalar color = Scalar( rng.uniform(0, 256), rng.uniform(0,256), rng.uniform(0,256) );drawContours( drawing, contours, (int)i, color, 2, LINE_8, hierarchy, 0 );}imshow( "Contours", drawing );
}

结果

在这里：

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参考文献：

1、《Finding contours in your image》-----Ana Huamán