一.实战简介

经过上一章节的讲解，我们对整个OPENCV提取轮廓的API有了一个大致的了解。本章节主要是讲解如何通过代码来实现OPENCV的轮廓检测提取然后进行画框。具体的如下图：

上面是我们整个代码的第一步，调用imread的API读取本地的三通道图片。

完成轮廓检测，需要做以上步骤。分别是imread读取图片(这个图片默认是3通道)、利用cvtColor把8VU3的三通道图片转换成灰度图(8VU1)、调用Canny对灰度图像进行边缘检测、调用findContours去查找轮廓、循环轮廓数量然后调用drawContours进行画框操作。

二.对代码进行拆分讲解

2.1. 读取需要处理的图片

Mat img = imread("shape.png"); //读取shape图片

上面是我们整个代码的第一步，调用imread的API读取本地的三通道的代码。

2.2. 对图片进行灰度处理并进行边缘检测

Mat imgGray;
cvtColor(img, imgGray, COLOR_RGB2GRAY); //把彩色图像转换成GRAY灰度图

由于读取到的图片是三通道的图像，所以我们要把三通道的图像利用cvtColor的方式进行灰度处理，然后再调用Canny对灰度图像进行边缘检测处理。最小阈值threadhold1是25，最大阈值threadhold2是75；大于75表示的是强边缘需要保存下来的，小于25是弱边缘需要忽略的，25-75之间的边缘则会用算法进行候选。

2.3. 调用findContours去查找图像轮廓

findContours(imgCanny, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE); //查询轮廓，MODE是外部轮廓检测RETR_EXTERNAL,method是CHAIN_APPROX_NONE

处理完边缘后，就findContours可以通过findContours去查找所有图像的轮廓了，由于我们检测的图像没有内嵌的形状，所以我们选择RETR_EXTERNAL的模式只检测外轮廓，Method的方法则选择CHAIN_APPROX_SIMPLE存储所有的轮廓点。注意：contours一般是用vector<vector<point>>表示，hierarchy通常用vector<Vec4i>表示,它都是由点的集合来保存的.

2.4. 获取轮廓数量后循环并且保存

  Mat drawing = Mat::zeros(imgCanny.size(), CV_8UC3);
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        Scalar color = Scalar(255,255,0);
        drawContours(drawing, contours, i, color,1,8,hierarchy ); //对图像轮廓进行画框
    }

    imwrite("contour.jpg", drawing);

最后我们需要用for循环轮廓数量，并且调用drawContours去描绘每个图像的轮廓，轮廓的颜色是Scalar(255,255,0)青色，并保存到新的Mat矩阵里面。

完整代码:

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat img = imread("shape.png"); //读取shape图片

    Mat imgGray;
    cvtColor(img, imgGray, COLOR_RGB2GRAY); //把彩色图像转换成GRAY灰度图

    Mat imgCanny;
    Canny(imgGray, imgCanny, 25 ,75); //Canny对图像进行边缘检测，弱阈值25，强阈值75

    vector<vector<Point>> contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;
    findContours(imgCanny, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE); //查询轮廓，MODE是外部轮廓检测RETR_EXTERNAL,method是CHAIN_APPROX_NONE

    //创建空白画布为轮廓绘制提供干净的画布背景
    Mat drawing = Mat::zeros(imgCanny.size(), CV_8UC3);
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        Scalar color = Scalar(255,255,0);
        drawContours(drawing, contours, i, color,1,8,hierarchy ); //对图像轮廓进行画框
    }

    imwrite("contour.jpg", drawing);
    
    return 0;
}

最终结果：

经过上述几个步骤后，我们来看看运行的效果：图1是原图片；图2是经过轮廓提取后的图像，可以看到经过经过轮廓提取后，都可以清晰地画出每个形状的轮廓。