在本篇文章中，我们将深入探讨如何使用C++与OpenCV 3进行图像处理中的一个关键环节：轮廓检测与绘制，并通过具体的源代码示例来帮助理解这一过程。
### 轮廓检测概述
轮廓检测是计算机视觉领域的一个基础且重要的组成部分，它能够帮助我们识别图像中的对象边界，从而为后续的图像分析提供关键信息。OpenCV库提供了丰富的工具和函数，使得轮廓检测变得相对简单而高效。在C++环境中，利用OpenCV 3进行轮廓检测主要涉及以下几个步骤：
1. **读取图像**：首先需要使用OpenCV提供的函数读取图像文件。
2. **预处理**：为了更好地检测轮廓，通常需要对原始图像进行预处理，如灰度化、二值化等。
3. **轮廓检测**：利用OpenCV提供的findContours函数来查找图像中的轮廓。
4. **绘制轮廓**：使用drawContours函数将找到的轮廓绘制到图像上。
### C++OpenCV 3源代码详解
下面是一个使用C++和OpenCV 3实现轮廓检测的具体示例代码。虽然题目中提供的链接无法直接访问，但我们可以基于此构建一个完整的示例。
#### 步骤1：读取图像
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
// 读取图像
Mat img = imread("path_to_image.jpg", IMREAD_COLOR);
if (img.empty())
{
cout << "Could not open or find the image" << endl;
return -1;
}
}
```
这里我们使用`imread`函数读取指定路径下的图像文件。如果读取失败，则输出错误信息并退出程序。
#### 步骤2：预处理
```cpp
// 预处理
Mat gray, thresh;
cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY); // 转换为灰度图
threshold(gray, thresh, 127, 255, THRESH_BINARY); // 二值化
```
预处理阶段包括将彩色图像转换为灰度图像以及进行二值化处理。这一步骤有助于增强边缘信息，为轮廓检测打下基础。
#### 步骤3：轮廓检测
```cpp
// 查找轮廓
std::vector<std::vector<Point>> contours;
std::vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(thresh, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));
```
这里使用`findContours`函数来查找图像中的所有轮廓。`RETR_TREE`参数表示使用树形结构存储所有的轮廓，而`CHAIN_APPROX_SIMPLE`则用于简化轮廓的表示形式。
#### 步骤4：绘制轮廓
```cpp
// 绘制轮廓
Mat drawing = Mat::zeros(thresh.size(), CV_8UC3);
for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));
drawContours(drawing, contours, i, color, 2, 8, hierarchy, 0, Point());
}
// 显示结果
imshow("Contours", drawing);
waitKey(0);
return 0;
```
最后一步是使用`drawContours`函数将找到的所有轮廓绘制到一个新的空白图像上。通过调整颜色和线条宽度等参数，可以改变绘制出轮廓的外观效果。
### 总结
本文通过一个完整的C++OpenCV 3源代码示例，详细介绍了如何进行轮廓检测与绘制。通过对图像进行预处理，再利用OpenCV提供的函数进行轮廓查找与绘制，我们可以有效地提取图像中的对象边界信息。这种技术广泛应用于目标识别、形状分析等多个计算机视觉应用领域。希望本文能为读者提供有用的信息和启示。
