C++ OpenCV实现轮廓查找：详解及底层代码实现 (非findContours)

C++ OpenCV实现轮廓查找：详解及底层代码实现 (非findContours)

本文将介绍如何使用C++和OpenCV实现轮廓查找算法，无需依赖OpenCV自带的findContours函数。文章将深入探讨算法原理、实现步骤以及相关公式，并提供完整的代码示例。

1. 算法原理

本文实现的轮廓查找算法基于连通性原理。其核心思想是从二值化图像中识别所有连通区域，并将每个连通区域转换为轮廓。

2. 算法步骤

1. 图像灰度化: 将输入的彩色图像转换为灰度图像。
2. 图像二值化: 对灰度图像进行二值化处理，将图像转换为黑白两种像素值。
3. 查找连通区域: 遍历二值化图像，找到所有连通区域。对于每个连通区域，将其所有像素点连接起来，形成轮廓。
4. 绘制轮廓: 将找到的轮廓绘制到图像上。

3. 算法公式

1. 灰度化: gray = 0.299R + 0.587G + 0.114B
2. 二值化: binary(x, y) = (gray(x, y) > threshold) ? 255 : 0

4. 代码实现

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    Mat img = imread('image.jpg');

    // 图像灰度化
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 图像二值化
    Mat binary;
    threshold(gray, binary, 100, 255, THRESH_BINARY);

    // 查找轮廓
    vector<vector<Point>> contours;
    for (int y = 0; y < binary.rows; y++) {
        for (int x = 0; x < binary.cols; x++) {
            if (binary.at<uchar>(y, x) == 255) {
                vector<Point> contour;
                contour.push_back(Point(x, y));
                int i = 0;
                while (i < contour.size()) {
                    Point p = contour[i];
                    if (p.x > 0 && binary.at<uchar>(p.y, p.x - 1) == 255) {
                        contour.push_back(Point(p.x - 1, p.y));
                        binary.at<uchar>(p.y, p.x - 1) = 0;
                    }
                    if (p.x < binary.cols - 1 && binary.at<uchar>(p.y, p.x + 1) == 255) {
                        contour.push_back(Point(p.x + 1, p.y));
                        binary.at<uchar>(p.y, p.x + 1) = 0;
                    }
                    if (p.y > 0 && binary.at<uchar>(p.y - 1, p.x) == 255) {
                        contour.push_back(Point(p.x, p.y - 1));
                        binary.at<uchar>(p.y - 1, p.x) = 0;
                    }
                    if (p.y < binary.rows - 1 && binary.at<uchar>(p.y + 1, p.x) == 255) {
                        contour.push_back(Point(p.x, p.y + 1));
                        binary.at<uchar>(p.y + 1, p.x) = 0;
                    }
                    i++;
                }
                contours.push_back(contour);
            }
        }
    }

    // 绘制轮廓
    Mat drawing = Mat::zeros(binary.size(), CV_8UC3);
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
        drawContours(drawing, contours, i, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_8);
    }

    // 显示结果
    imshow('Contours', drawing);
    waitKey(0);

    return 0;
}

5. 总结

本文介绍了如何使用C++和OpenCV实现不依赖findContours函数的轮廓查找算法。通过理解算法原理和实现步骤，我们可以更加灵活地处理图像，并根据实际需求进行算法优化。