[Opencv]几种对轮廓的处理方式

boundingRect（）

作用：计算点集的右上边框。

形式：boundingRect(InputArray points)；

参数：points：输入二维点集，并用std::vector or Mat存储；
points：输入信息，可以为包含点的容器(vector)或是Mat。返回包覆输入信息的最小正矩形。如下图：

RotateRect minAreaRect(InputArray points)作用:生成最小外接矩形
points,输入信息,可以为包含点的容器(vector)或者是Mat

mat input=img.clone()//img图像为预处理后的二值化图像
vector<vector<Point> > contours;
vector<Vec4i> hierarchy;//存储查找到的第i个轮廓的后[i][0]、前[i][1]、父[i][2]、子轮廓[i][3]
findContours(input, contours, hierarchy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
RotatedRect r= minAreaRect(contours[i]);

minEnclosingCircle（）

作用：找到包围二维点集面积最小的圆。

形式：void minEnclosingCircle(InputArray points, Point2f& center, float& radius)；

参数：

points：输入二维点集，并用std::vector or Mat存储；

center：输出圆的中心；

radius：输出圆的半径；

approxPolyDP()

作用：以特定精度近似发出多边形曲线。

形式：void approxPolyDP(InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed)；

参数：

curve：输入一个在std::vector or Mat中存储的二维点向量；

approxCurve：近似的结果即输出；

epsilon：规定估计精度的参数；

closed：如果是true：估计的曲线是封闭的，如果是false：估计的曲线不是封闭的；

rectangle（）

作用：画一个简单、明显或充满的右上角矩形。

形式：void rectangle(Mat& img, Point pt1, Point pt2, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0)；

参数：

img：处理的对象图片；

pt1：矩形的顶点；

pt2：与pt1相对的矩形的顶点；

color：矩形的颜色或亮度；

thickness：矩形的边线的粗细，像CV_FILLED的负值，意味着要画一个填充的矩形；

lineType：矩形的边线的类型；

shift：坐标点的小数位；

circle（）

作用：画一个圆。

形式：void circle(Mat& img, Point center, int radius, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0)；

参数和rectangle（）的设置类似，这里不再赘述。

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

using namespace cv;
using namespace std;

Mat src; Mat src_gray;
int thresh = 100;
int max_thresh = 255;
RNG rng(12345);

/// 函数声明
void thresh_callback(int, void* );

/** @主函数 */
int main( int argc, char** argv )
{
  /// 载入原图像, 返回3通道图像
  src = imread( argv[1], 1 );

  /// 转化成灰度图像并进行平滑
  cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY );
  blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) );

  /// 创建窗口
  char* source_window = "Source";
  namedWindow( source_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
  imshow( source_window, src );

  createTrackbar( " Threshold:", "Source", &thresh, max_thresh, thresh_callback );
  thresh_callback( 0, 0 );

  waitKey(0);
  return(0);
}

/** @thresh_callback 函数 */
void thresh_callback(int, void* )
{
  Mat threshold_output;
  vector<vector<Point> > contours;
  vector<Vec4i> hierarchy;

  /// 使用Threshold检测边缘
  threshold( src_gray, threshold_output, thresh, 255, THRESH_BINARY );
  /// 找到轮廓
  findContours( threshold_output, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0) );

  /// 多边形逼近轮廓 + 获取矩形和圆形边界框
  vector<vector<Point> > contours_poly( contours.size() );
  vector<Rect> boundRect( contours.size() );
  vector<Point2f>center( contours.size() );
  vector<float>radius( contours.size() );

  for( int i = 0; i < contours.size(); i++ )
     { approxPolyDP( Mat(contours[i]), contours_poly[i], 3, true );
       boundRect[i] = boundingRect( Mat(contours_poly[i]) );
       minEnclosingCircle( contours_poly[i], center[i], radius[i] );
     }

  /// 画多边形轮廓 + 包围的矩形框 + 圆形框
  Mat drawing = Mat::zeros( threshold_output.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_poly, i, color, 1, 8, vector<Vec4i>(), 0, Point() );
       rectangle( drawing, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), color, 2, 8, 0 );
       circle( drawing, center[i], (int)radius[i], color, 2, 8, 0 );
     }

  /// 显示在一个窗口
  namedWindow( "Contours", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
  imshow( "Contours", drawing );
}

原文地址：https://www.cnblogs.com/lx17746071609/p/11577372.html