這個是Visual Studio2019版本在OpenCV環(huán)境配置好后所顯示的6個參數(shù)，也即為全部參數(shù)

但是，常用參數(shù)僅有四個(參見程序里的第二行注釋)

cv::void findContours(cv::InputOutputArray image,
                      cv::OutputArrayOfArray contours,
                      cv::OutputArray hierarchy,
                      int mode,     int method,
                      cv::Point offset = cv::Point())


//完整形式findContours(image, countours，hierarchy, mode，method, offset);
//一般使用時僅輸入這四個參數(shù)即可findContours(image,countours，mode，method);

//image:單通道圖像矩陣，可以是灰度圖，建議二值圖像（最好是Canny/拉普拉斯等邊緣檢測算子處理后的）
//countours:"vector<vector<Point>>contours"一個雙重向量，向量內每個元素保存了一組由連續(xù)的point點構成的點的集合的向量，每一組point點集就是一個輪廓
//hierarchy:"vector<Vec4i>hierarchy","Vec4i"是Vec<int,4>的別名，定義了一個“向量內每一個元素包含了四個int型變量”的向量
//mode:定義輪廓的檢索模式

?參數(shù)1? ? image?：

單通道圖像矩陣。待提取輪廓的圖像,可以是灰度圖，常用的是二值圖(C++中可選擇使用Canny，拉普拉斯等邊緣檢測算法進行二值化)

?參數(shù)2? ? contours ：

定義為一個雙重向量? vector<vector<Point>> contours? 每一組Point都連續(xù)，構成一組向量集合，在圖像上的顯示即為一個輪廓（點集），由于一張圖像往往包含很多對象，因此一個輪廓不足以描述圖像中的所有對象，因此還需要一個容器去包含所有的輪廓，我們稱這個包含所有輪廓的容器為輪廓集。所以我們有上述的雙重向量的定義方式。? ? 輪廓數(shù)量=contours的元素個數(shù)
?

?參數(shù)3? ? hierarchy?：

定義為? vector<vector<int,4>>hierarchy? 或??vector<Vec4i>hierarchy，相當于hierarchy中的每個元素都是一個由4個int型組成的集合。直觀的表示可以參考列數(shù)為4，行數(shù)為n的二維矩陣。這四個int型數(shù)hierarchy[i][0]~hierarchy[i][3]分別表示后一個輪廓，前一個輪廓，父輪廓，內嵌輪廓的索引編號，如果當前輪廓所對應的這四個輪廓之一有缺失，比如說容器內的第一個輪廓為沒有前一個輪廓，則相應位置hierarchy[i][1]=-1。

此參數(shù)通常不需要進行傳值。

??參數(shù)4? ? ?mode?：

該參數(shù)用于定義輪廓的檢索模式，一般有4種取值（也稱為4個宏）

????????取值一：CV_RETR_EXTERNAL
????????CV_RETR_EXTERNAL只檢測最外圍輪廓，包含在外圍輪廓內的內圍輪廓被忽略

????????官方解釋為：CV_RETR_EXTERNAL retrieves only the extreme outer contours. It sets ????????hierarchy[i][2]=hierarchy[i][3]=-1 for all the contours.?
????????翻譯過來就是：CV_RETR_EXTERNAL ?只檢測最外層輪廓，對所有輪廓設置hierarchy[i][2]= ????????hierarchy[i][3]=-1

????????直觀的解釋就是：圖像檢測到一個同心圓的內輪廓和外輪廓，由于外輪廓完全把內輪廓包含? ? ? ? ? ? 住了，因此只顯示外輪廓，

????????取值二：CV_RETR_LIST ??
????????CV_RETR_LIST檢測所有的輪廓，包括內圍、外圍輪廓，但是檢測到的輪廓不建立等級關? ? ? ? ? ? ? 系，彼此之間獨立，沒有等級關系，這就意味著這個檢索模式下不存在父輪廓或內嵌輪廓，? ? ? ? ? ? 所以hierarchy向量內所有元素的第3、第4個分量都會被置為-1（即hierarchy[i][2]=? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? hierarchy[i][3]=-1）

? ? ? ? 官方解釋為：CV_RETR_LIST retrieves all of the contours without establishing any? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? hierarchical relationships.?
? ? ? ? 翻譯過來就是：CV_RETR_LIST：返回所有的輪廓，但是不建立輪廓的拓撲關系，所以? ? ? ? ? ? ? ? ? hierarchical為空。

????????取值三：CV_RETR_CCOMP ?

????????檢測所有的輪廓，但所有輪廓只建立兩個等級關系，外圍為頂層，若外圍內的內圍輪廓還包? ? ? ? ? ? 含了其他的輪廓信息，則內圍內的所有輪廓均歸屬于頂層

????????官方解釋為：CV_RETR_CCOMP retrieves all of the contours and organizes them into a? ? ? ? ? ? ? two-level hierarchy. At the top level, there are external boundaries of the components. At the? ? ? ? ? second level, there are boundaries of the holes. If there is another contour inside a hole of a? ? ? ? ? connected component, it is still put at the top level.?
????????翻譯過來就是：CV_RETR_CCOMP：提取所有輪廓，并且將其組織為雙層結構。頂層(the? ? ? ? ? ? top levell)為連通域的外圍邊界，次層(the second level)為孔(hole)的內層邊界，如果孔(hole)? ? ? ? ? 中還有其它輪廓，那么這個輪廓被劃分為頂層(the top levell)。

????????取值四：CV_RETR_TREE

????????檢測所有輪廓，所有輪廓建立一個等級樹結構。外層輪廓包含內層輪廓，內層輪廓還可以繼? ? ? ? ? ? 續(xù)包含內嵌輪廓。

????????官方解釋為：CV_RETR_TREE retrieves all of the contours and reconstructs a full hierarchy? ? ? ? ? of nested contours. This full hierarchy is built and shown in the OpenCV contours.c demo.?
????????翻譯過來就是：CV_RETR_TREE：返回所有的輪廓，并且建立完整的拓撲結構

參數(shù)5? ? ?method ：

用于定義輪廓的近似方法

????????取值一：CV_CHAIN_APPROX_NONE?
? ? ? ? 保存物體邊界上所有連續(xù)的輪廓點一般用的比較多

????????官方解釋為：CV_CHAIN_APPROX_NONE stores absolutely all the contour points. That is,? ? ? ? ? any 2 subsequent points (x1,y1) and (x2,y2) of the contour will be either horizontal, vertical? ? ? ? ? ? or diagonal neighbors, that is, max(abs(x1-x2),abs(y2-y1))==1.?
????????翻譯過來為：存儲所有的輪廓點。這種方法下，兩個連續(xù)的輪廓點，要么是水平相鄰的，要? ? ? ? ? ? 么是垂直相鄰的， 要么是對角相鄰的，即滿足max(abs(x1-x2),abs(y2-y1))==1.?

????????取值二：CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE?
? ? ? ? 僅保存輪廓的拐點信息，把所有輪廓拐點保存至contours向量內，拐點與拐點之間直線段上? ? ? ? ? ? 的信息點不予保留

????????官方解釋為：CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE compresses horizontal, vertical, and diagonal? ? ? ? ? segments and leaves only their end points. For example, an up-right rectangular contour is? ? ? ? ? ? encoded with 4 points.?
????????翻譯過來為：壓縮水平方向、垂直方向和對角線方向的中間點，只保留某個方向的終點坐? ? ? ? ? ? ? 標，例如一個矩形輪廓只需4個點來保持輪廓信息。

????????取值三和四：CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS

????????使用teh-Chinl chain 近似算法

????????官方解釋為：CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1,CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS applies? ? ? ? ? one of the flavors of the Teh-Chin chain approximation algorithm. See [TehChin89] for? ? ? ? ? ? ? ? ? ? details.?
????????翻譯過來為：使用The-Chinl鏈逼近算法中的一個

?參數(shù)6? ? offset ：Point類型，輪廓相對于原輪廓的偏移量（? ? 通常使用默認的值 (0，0)? ? ）

通常以一個坐標形式 Point 的參數(shù)(40,30)出現(xiàn)。(40,30)意思是將輪廓向右移動40個像素，再向下移動30個像素，若數(shù)值過大可能會出現(xiàn)溢出報錯。

本篇學習筆記，答謝以下兩位作者：（第一個鏈接包含官方解釋及翻譯，第二個鏈接包含部分宏名的效果圖及一些比較好理解的解釋方式。

利用OpenCV的函數(shù)findContours()和函數(shù)drawContours()進行輪廓的檢測與繪制_昊虹圖像算法的博客-CSDN博客

findContours函數(shù)參數(shù)詳解_-牧野-的博客-CSDN博客_findcontours函數(shù)文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-468726.html

到了這里，關于學習筆記：C++環(huán)境下OpenCV的findContours函數(shù)的參數(shù)詳解及優(yōu)化的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！