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OpenCV C++实现图像轮廓特征提取的代码教程

2023-08-01 02:00:05 深夜i -- --

OpenCV C++ 图像轮廓特征提取代码教程

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，可以用于图像和视频处理。其中，图像轮廓特征提取是一项重要的任务，可以用于形状识别、边缘检测和目标定位等应用。本文将通过C++代码教程，介绍如何使用OpenCV实现图像轮廓特征提取。

首先，我们需要安装OpenCV和相关的依赖库。可以从OpenCV官方网站下载适合当前操作系统的安装包，并按照安装指南进行安装配置。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用OpenCV提取图像的轮廓特征：


#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
  // 读取图像
  Mat img = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
  // 创建轮廓存储容器
  vector<vector<Point>> contours;
  vector<Vec4i> hierarchy;
  // 寻找图像的轮廓
  findContours(img, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
  // 创建空白图像用于绘制轮廓
  Mat contourImg = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC3);
  // 绘制轮廓
  drawContours(contourImg, contours, -1, Scalar(0, 0, 255), 2);
  // 显示原始图像和提取的轮廓图像
  imshow("Original Image", img);
  imshow("Contours", contourImg);
  waitKey(0);
  return 0;
}

首先，我们使用`imread`函数读取一张灰度图像，并存储在`img`对象中。然后，我们创建两个容器`contours`和`hierarchy`用于存储图像的轮廓信息。

`findContours`函数用于寻找图像的轮廓。它的参数包括输入图像、轮廓存储容器、轮廓等级架构和轮廓近似方法。在本例中，我们指定了`RETR_EXTERNAL`轮廓提取方法和`CHAIN_APPROX_SIMPLE`轮廓近似方法。

接下来，我们创建一个空白图像`contourImg`，用于绘制找到的轮廓。`Mat::zeros`函数可以创建指定大小和类型的空白图像。

使用`drawContours`函数，我们将找到的轮廓绘制在`contourImg`图像上。我们将轮廓绘制为红色，并使用线宽为2。

最后，我们使用`imshow`函数显示原始图像和提取的轮廓图像，并使用`waitKey`函数等待用户按下任意键退出。

通过这段简单的代码，我们可以实现图像轮廓特征的提取。当然，OpenCV还提供了许多其他的函数和方法，用于更复杂的轮廓处理和特征提取任务。希望这个教程能够帮助你入门OpenCV的图像轮廓特征提取。

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