轮廓概念介绍
通常我们使用二值化的图像进行轮廓检测，对轮廓以外到内进行数字命名，如下图，最外面的轮廓命名为0，向内部进行扩展，遇到黑色白色相交区域，就是一个新的轮廓，然后依次对轮廓进行编号，轮廓中可能含有新的轮廓，同时也可能含有并列轮廓，如下图中轮廓0内部包含其他子轮廓。
常用4个参数来秒数不同层级之间的结构关系，分别是：同层下一个轮廓索引，同层上一个轮廓索引，下一层第一个子轮廓索引和上层父轮廓索引。
例如轮廓0，没有同层下一个轮廓，就用-1来表示；同层上一个轮廓也没有用-1来表示；下一层第一个子轮廓索引为1，给出1；没有上层父轮廓，因此也为-1。即得到[-1,-1,1,-1]。
例如轮廓1，同层下一个轮廓索引为2；没有同层上一个轮廓，为-1；下一层第一个子轮廓索也没有，为-1；上层父轮廓索引为0；即得到[2,-1,-1,0]。这4个参数就可以描述轮廓。同样的可以得到轮廓2的参数[-1,1,3,0]。
轮廓检测
findContours()
void cv::findContours(InputArray image,
OutputArrayOrArrays contours,
OutputArray hierachy,
Int mode,
int method,
Point offset = Point()
)·image:输入图像，数据类型为CV_8U的单通道灰度图像或者二值化图像。
·contours:检测到的轮廓，每个轮廓中存放着像素额坐标。
·mode:轮廓检测模式标志。
·method:轮廓逼近方法标志。
·offset:每个轮廓点移动的可选偏移量。这个函数主要用在从ROI图像中找出的轮廓并基于整个图像分析轮廓的场景中。先对图像提取一个ROI区域，然后在此区域中进行轮廓检测，若想直到得到轮廓在原图像中的坐标，就需要通过此参数来配置。若是直接对整幅图像进行轮廓检测，就不需要使用最后一个参数，使用默认值即可。
检测完轮廓后，我们需要将轮廓展示出来，将所有轮廓以坐标点的形式输出，这样既不直观同时也不便于观看。
轮廓绘制
drawContours()
l
void cv::frawContours(InputArray image,
InputArrayOrArrays contours,
int contourIdx,
const Scalar & corlor,
int thickness = 1, //线条粗细
int lineType = LINE_8, //绘制轮廓的线型,此处是8邻域，也可4邻域
hlerarchy =
InputArray noArray(),
int maxLevel = INT_MAX,
Point offset = Point()
)·image:绘制轮廓的目标图像。
·contours:所有将要绘制的轮廓。
·contoursIdx:要绘制的轮廓的参数，如果是负数，则绘制所有的轮廓。
·color:绘制轮廓的颜色。
示例
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include<vector>
using namespace cv; //opencv的命名空间
using namespace std;
//主函数
int main()
{
system("color F0"); //更改输出界面颜色
Mat img = imread("E:/opencv/opencv-4.6.0-vc14_vc15/opencv/snow.jpg");
if (img.empty())
{
cout << "请确认图像文件名称是否正确" << endl;
return -1;
}
int l = 500;
resize(img, img, Size(l, l));
imshow("原图", img);
Mat gray, binary;
cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);//转为灰度图像
GaussianBlur(gray, gray, Size(13, 13), 4, 4);//平滑滤波
threshold(gray, binary, 170, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);//自适应二值化
//轮廓发现与检测
vector<vector<Point>> contours; //轮廓
vector<Vec4i> hierarchy;//存放轮廓结构变量
findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());
//绘制轮廓
for (int i = 0; i < hierarchy.size(); i++)
{
cout << hierarchy[i] << endl;
}
int j;
for (int j = 0 ; j < contours.size(); j++);
{
drawContours(img, contours, j, Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
imshow("轮廓检测结果", img);
waitKey(0);
}
waitKey(0);//等待函数用于显示图像,按下键盘任意键后退出
return 0;
}结果
