Opencv提取连通区域轮廓的方法

本文实例为大家分享了Opencv提取连通区域轮廓的具体代码，供大家参考，具体内容如下

在进行图像分割后，可能需要对感兴趣的目标区域进行提取，比较常用的方法是计算轮廓。

通过轮廓可以获得目标的一些信息：

（1）目标位置

（2）目标大小（即面积）

（3）目标形状（轮廓矩）

当然，轮廓不一定代表希望目标区域，阈值分割时可能造成一部分信息丢失，因此可以计算轮廓的质心坐标，再进行漫水填充。

程序中有寻找质心+填充，但效果不好，因此就不放填充后的图了。

实验结果：

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

vector<vector<Point> > contours; //轮廓数组
vector<Point2d> centers; //轮廓质心坐标
vector<vector<Point> >::iterator itr; //轮廓迭代器
vector<Point2d>::iterator itrc; //质心坐标迭代器
vector<vector<Point> > con; //当前轮廓

int main()
{
 double area;
 double minarea = 100;
 double maxarea = 0;
 Moments mom; // 轮廓矩
 Mat image,gray,edge,dst;
 namedWindow("origin");
 namedWindow("connected_region");

 image = imread("view.jpg");
 cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
 blur(gray, edge, Size(3,3)); //模糊去噪
 threshold(edge,edge,200,255,THRESH_BINARY); //二值化处理

 /*寻找轮廓*/
 findContours( edge, contours,
  CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE );
 itr = contours.begin();  //使用迭代器去除噪声轮廓
 while(itr!=contours.end())
 {
 area = contourArea(*itr);
 if(area<minarea)
 {
 itr = contours.erase(itr); //itr一旦erase，需要重新赋值
 }
 else
 {
  itr++;
 }
 if (area>maxarea)
 {
 maxarea = area;
 }
 }
 dst = Mat::zeros(image.rows,image.cols,CV_8UC3);

 /*绘制连通区域轮廓，计算质心坐标*/
 Point2d center;
 itr = contours.begin();
 while(itr!=contours.end())
 {
 area = contourArea(*itr);
 con.push_back(*itr);
 if(area==maxarea)
 drawContours(dst,con,-1,Scalar(0,0,255),2); //最大面积红色绘制
 else
 drawContours(dst,con,-1,Scalar(255,0,0),2); //其它面积蓝色绘制
 con.pop_back();

 //计算质心
 mom = moments(*itr);
 center.x = (int)(mom.m10/mom.m00);
 center.y = (int)(mom.m01/mom.m00);
 centers.push_back(center);

 itr++;
 }
 imshow("origin",image);
 imshow("connected_region",dst);
 waitKey(0);

 /*漫水填充连通区域*/
 Point2d seed;
 int new_scalar = 0;
 int loDiff = 8, upDiff = 8;
 int connectivity = 4; 

 itrc = centers.begin();
 while(itrc!=centers.end())
 {
 seed = *itrc;
 floodFill(image,seed,Scalar::all(new_scalar),NULL,
 Scalar::all(loDiff),Scalar::all(upDiff),connectivity);
 itrc++;
 }

 waitKey(0);
 return 0 ;
}

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。