36-OpenCVSharp —- Cv2.FindContours()函数功能（轮廓检测）详解-EW帮帮网

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OpenCVSharp：`Cv2.FindContours()` 函数深入解析

Cv2.FindContours() 是 OpenCV 中用于轮廓检测的重要函数。它能够从二值图像中提取出轮廓，即图像中物体的边界。轮廓可以用于进一步分析，比如形状分析、物体识别、边缘检测等。

1. 核心原理加核心公式（深入剖析）

Cv2.FindContours() 通过图像的边缘信息来提取轮廓。轮廓本质上是由图像中相邻的边缘点所组成的一个曲线或闭环。

核心原理：

图像的轮廓提取基于 边缘检测 算法（如 Canny 边缘检测），然后通过 轮廓跟踪 方法提取物体的边界。
轮廓跟踪算法 使用了图像中像素点的拓扑关系，尤其是使用 边缘像素 的连接性信息。
公式：轮廓的提取过程中，关键是通过以下步骤：
1. 边缘检测：对二值化图像应用边缘检测（例如 Canny 边缘检测，Sobel 边缘检测等），得到图像的边缘。
2. 边缘点连接：通过拓扑关系将邻近的边缘点连接成一个轮廓，形成一个闭环或曲线。
通常在图像中，轮廓通过以下形式表示：

在这里插入图片描述

其中，((x_i, y_i)) 是轮廓上的每个边缘点。通过扫描图像，跟踪每个边缘点的位置，最终将相邻的边缘点连接成一个轮廓。

2. 功能详解

Cv2.FindContours() 主要用于从二值图像中提取轮廓。它可以检测图像中的外部轮廓和内部轮廓。

功能：

提取图像中的 外部轮廓 和 内部轮廓。
识别 简单轮廓 和 复合轮廓（即嵌套轮廓，内含空洞）。
通过轮廓信息可以计算物体的 形状特征，如面积、周长、中心点等。
可以通过轮廓信息来进行 图像分割、物体识别、形态学操作 等。

3. 参数详解（深入剖析）

Cv2.FindContours() 的参数是决定轮廓提取方式和精度的关键。

Cv2.FindContours(
    Mat image, 
    List<List<Point>> contours, 
    Mat hierarchy, 
    RetrievalModes retrievalMode, 
    ContourApproximationModes approximationMode, 
    Point offset = new Point()
);

image (Mat 类型)：
- 输入的二值图像。轮廓的提取依赖于图像中的边缘信息，通常需要经过阈值处理或边缘检测后才能使用。
- 注意：此图像在调用函数时会被修改，因此如果需要保留原图像，应先进行复制。
contours (List<List<Point>> 类型)：
- 用于存储提取到的轮廓。每个轮廓是一个由一组 Point 组成的列表。每个 Point 表示轮廓上的一个点。
- 注意：这个参数会被填充并返回，轮廓数据存储在这里。
hierarchy (Mat 类型)：
- 轮廓的层级结构，用于描述轮廓之间的关系。它表示轮廓的父子关系、嵌套轮廓等。通常是一个单通道的矩阵，其中每个元素是四个值（[Next, Previous, FirstChild, Parent]），分别表示轮廓的邻接关系。
- 注意：如果不需要层级关系，可以传递一个空矩阵。
retrievalMode (RetrievalModes 枚举)：
- 轮廓检索模式，决定提取轮廓的方式。常见的模式包括：
  - RETR_EXTERNAL：只提取最外层轮廓（忽略内嵌的轮廓）。
  - RETR_LIST：提取所有轮廓，但不建立层级关系。
  - RETR_TREE：提取所有轮廓并建立完整的层级关系（父子轮廓）。
  - RETR_CCOMP：提取所有轮廓并建立2级层级关系（父轮廓与子轮廓）。
approximationMode (ContourApproximationModes 枚举)：
- 轮廓近似模式，决定如何逼近轮廓形状。常见的模式包括：
  - CHAIN_APPROX_SIMPLE：将轮廓的连续点简化为直线段，仅保留轮廓的端点。
  - CHAIN_APPROX_NONE：保存轮廓上的所有点，适用于需要保留高精度轮廓的场景。
offset (Point 类型，默认为 (0, 0))：
- 如果图像中的轮廓需要进行平移，可以使用此参数指定偏移量。轮廓的所有点都会被平移该偏移量。

4. 使用场景分析

Cv2.FindContours() 可以应用于多个领域，尤其是在图像处理和计算机视觉中。以下是几个常见的使用场景：

形态学分析：
- 提取物体的轮廓进行形态学操作，比如计算物体的面积、周长、凸包、形状特征等。
物体检测与识别：
- 通过提取轮廓，可以识别图像中的物体或区域，适用于目标识别、边界识别等任务。
图像分割：
- 可以通过轮廓来进行区域分割，将图像分成不同的区域，以便后续处理。
机器人导航：
- 在自动驾驶、机器人导航中，通过轮廓检测识别地面标志、障碍物等，帮助实现路径规划。
医学图像分析：
- 提取医学影像中的病灶区域，进行区域分析和分割，辅助医生诊断。

5. 使用注意事项分析

图像预处理：
- 图像应该是 二值化的 或至少是 边缘明确 的。如果图像质量差或者没有清晰的边缘，提取出的轮廓可能不准确。
轮廓数据精度：
- 在使用 CHAIN_APPROX_NONE 模式时，可能会得到大量的轮廓点，这会影响算法的效率和存储。
轮廓闭合：
- 如果轮廓不闭合，后续的分析（如形状分析）可能会受到影响，通常需要使用 CHAIN_APPROX_SIMPLE 来简化轮廓点。
层级信息的使用：
- 对于嵌套轮廓（如孔洞），如果需要获取完整的层级关系，应该选择 RETR_TREE 模式。
内存占用：
- 轮廓的存储（特别是大图像）可能占用大量内存，因此需要注意内存的管理。

6. 运行时间优化方法

减少图像分辨率：
- 如果图像非常大，可以考虑缩小图像分辨率。较小的图像会减少计算量。
减少轮廓点数：
- 使用 CHAIN_APPROX_SIMPLE 以减少存储的点数，从而加速计算。
图像预处理：
- 对图像进行合适的阈值化或边缘检测，确保只有重要的轮廓被提取，从而减少不必要的计算。

7. 优缺点

优点：

简单易用，广泛适用于各种图像处理任务。
可以提取复杂的轮廓结构，支持嵌套轮廓。
通过轮廓提取可以方便地计算形状特征，如面积、周长等。

缺点：

对图像质量要求较高，噪声会影响轮廓提取的准确性。
需要较好的预处理（如二值化和边缘检测）才能得到有效结果。
计算较大的图像时，内存和计算
计算量大：对于大尺寸图像或者轮廓非常复杂的图像，Cv2.FindContours() 可能会消耗较多的时间和内存，尤其是在没有进行适当预处理时。
不适用于灰度图像：Cv2.FindContours() 需要的是二值图像，如果输入图像是灰度图，需要进行阈值化操作，或者使用边缘检测先提取边缘。

8. 实际案例

案例 1：提取图像中的简单轮廓

using OpenCvSharp;
using System;
using System.Collections.Generic;

class Program
{
    static void Main()
    {
        // 加载图像
        Mat image = Cv2.ImRead("image.png", ImreadModes.Grayscale);
        
        // 二值化图像
        Mat binary = new Mat();
        Cv2.Threshold(image, binary, 127, 255, ThresholdTypes.Binary);

        // 存储轮廓
        List<List<Point>> contours = new List<List<Point>>();
        Mat hierarchy = new Mat();

        // 提取轮廓
        Cv2.FindContours(binary, contours, hierarchy, RetrievalModes.RETR_EXTERNAL, ContourApproximationModes.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

        // 遍历轮廓，绘制
        for (int i = 0; i < contours.Count; i++)
        {
            // 在原图上绘制轮廓
            Cv2.DrawContours(image, contours, i, new Scalar(0, 255, 0), 2);
        }

        // 显示结果
        Cv2.ImShow("Contours", image);
        Cv2.WaitKey(0);
    }
}

这个案例展示了如何使用 Cv2.FindContours() 提取二值图像中的轮廓，并将轮廓绘制到原图上。此场景中的应用非常简单，只关注最外层的轮廓，适合一些图像分析任务。

案例 2：识别嵌套轮廓

using OpenCvSharp;
using System;
using System.Collections.Generic;

class Program
{
    static void Main()
    {
        // 加载图像
        Mat image = Cv2.ImRead("nested_contours.png", ImreadModes.Grayscale);

        // 二值化图像
        Mat binary = new Mat();
        Cv2.Threshold(image, binary, 127, 255, ThresholdTypes.Binary);

        // 存储轮廓
        List<List<Point>> contours = new List<List<Point>>();
        Mat hierarchy = new Mat();

        // 提取轮廓，使用RETR_TREE来提取嵌套轮廓
        Cv2.FindContours(binary, contours, hierarchy, RetrievalModes.RETR_TREE, ContourApproximationModes.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

        // 绘制轮廓
        for (int i = 0; i < contours.Count; i++)
        {
            Cv2.DrawContours(image, contours, i, new Scalar(0, 255, 0), 2);
        }

        // 显示结果
        Cv2.ImShow("Nested Contours", image);
        Cv2.WaitKey(0);
    }
}

该案例用于提取和绘制带有内嵌轮廓（例如孔洞）的图像，使用 RETR_TREE 模式来处理嵌套结构的轮廓层级。

9. 案例分析

在上面的两个案例中，我们展示了如何提取图像中的轮廓并绘制它们。具体分析如下：

第一个案例 提取了图像的最外层轮廓，适用于简单的目标检测任务。因为只需要获取外部轮廓，所以使用了 RETR_EXTERNAL 模式，且使用 CHAIN_APPROX_SIMPLE 简化轮廓点。这种方法在计算上非常高效，适用于较为简单的图像处理任务，如形状识别、简单的物体检测等。
第二个案例 提取了图像中所有层次的轮廓，并使用 RETR_TREE 模式来维护轮廓的层级关系。这对于那些包含嵌套结构或复杂图形的任务（如形态学分析、孔洞检测等）是必不可少的。比如在医学影像分析中，可能需要提取带有空洞的区域来分析病变的形状。

10. 结合其他相关算法搭配使用情况

在实际应用中，Cv2.FindContours() 往往与其他图像处理技术配合使用，以下是几种常见的搭配方式：

边缘检测与轮廓提取：
- 使用 Canny 边缘检测 作为图像预处理步骤，然后使用 Cv2.FindContours() 提取轮廓。此组合在处理图像时能获得更高的精度，尤其是在物体轮廓边缘模糊或者噪声较大的情况下。
- 示例：
```
Mat edges = new Mat();
Cv2.Canny(image, edges, 100, 200);
Cv2.FindContours(edges, contours, hierarchy, RetrievalModes.RETR_EXTERNAL, ContourApproximationModes.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
```
图像二值化与轮廓提取：
- 使用 Otsu 阈值 或其他自适应二值化方法来进行图像分割，后续利用 Cv2.FindContours() 提取二值化后的轮廓。这种方法可以很好地处理不同亮度或光照条件下的图像。
- 示例：
```
Mat binary = new Mat();
Cv2.Threshold(image, binary, 0, 255, ThresholdTypes.Binary | ThresholdTypes.Otsu);
Cv2.FindContours(binary, contours, hierarchy, RetrievalModes.RETR_EXTERNAL, ContourApproximationModes.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
```
形态学操作与轮廓分析：
- 结合形态学操作（如膨胀、腐蚀、开闭操作等）来处理图像的噪声和填补孔洞，改进轮廓提取的质量。形态学操作后，再使用 Cv2.FindContours() 进行精细化的轮廓提取。
- 示例：
```
Mat dilated = new Mat();
Cv2.Dilate(binary, dilated, new Mat());
Cv2.FindContours(dilated, contours, hierarchy, RetrievalModes.RETR_EXTERNAL, ContourApproximationModes.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
```

11. 相似算法

以下是一些与 Cv2.FindContours() 类似的算法，用于处理图像中的轮廓、边缘和形状：

Sobel 边缘检测：
- Sobel 算法可以检测图像的边缘，常用于图像的梯度计算。与 Cv2.FindContours() 配合使用时，通常会在边缘图像上提取轮廓。
Hough 变换：
- Hough 变换用于检测图像中的几何形状，特别是直线和圆形。与 Cv2.FindContours() 不同，Hough 变换更专注于规则形状的检测，但也可以与轮廓检测算法结合，用于更复杂的形状分析。
GrabCut 图像分割算法：
- 用于基于图像的前景与背景分割。GrabCut 是一种基于图像轮廓的分割技术，可以结合 Cv2.FindContours() 进行更高层次的目标识别。
图像分水岭算法：
- 分水岭算法常用于图像的区域分割，尤其是在图像的轮廓非常模糊时。结合 Cv2.FindContours() 可以提取出更精确的分割区域。

总结

Cv2.FindContours() 是 OpenCV 中非常重要的图像处理函数，能够帮助我们从二值图像中提取物体的轮廓。它广泛应用于图像分割、物体检测、形态学分析等多个领域。通过合理选择参数和搭配其他图像处理算法，我们可以高效地完成轮廓提取及相关的后续分析任务。在实际应用中，使用时需要注意图像预处理、轮廓精度及算法的优化等问题，以提高效率和准确性。# 专栏地址：

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1. 核心原理加核心公式（深入剖析）

2. 功能详解

3. 参数详解（深入剖析）

4. 使用场景分析

5. 使用注意事项分析

6. 运行时间优化方法

7. 优缺点

8. 实际案例

案例 1：提取图像中的简单轮廓

案例 2：识别嵌套轮廓

9. 案例分析

10. 结合其他相关算法搭配使用情况

11. 相似算法

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案例 1：提取图像中的简单轮廓

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