獲取輪廓座標OpenCV的

比方說，我有以下的輸出圖像：獲取輪廓座標OpenCV的

enter image description here

基本上，我有視頻流，我想只有在輸出圖像來獲得矩形的座標。這是我的C++代碼：

while(1) 
    { 
     capture >> frame; 

     if(frame.empty()) 
      break; 

     cv::cvtColor(frame, gray, CV_BGR2GRAY); // Grayscale image 

     Canny(gray, canny_output, thresh, thresh * 2, 3); 

     // Find contours 
     findContours(canny_output, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); 

     // Draw contours 
     Mat drawing = Mat::zeros(canny_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, i, color, 2, 8, hierarchy, 0, Point()); 
     } 

     cv::imshow("w", drawing); 

     waitKey(20); // waits to display frame 

    }

謝謝。

來源

2015-05-13 vitozev

請把你的矩形在2周或3的輪廓分割（你看，因爲他們有不同的顏色）。看起來像你的輸入材料不夠好（例如邊緣圖像或某物中的小孔）。 – Micka

看看，看看參數（link）：

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

參數：here

看輪廓，就像拉法說的那樣，每個輪廓都存儲在一個點的向量中，每個點的向量都被存儲在一個向量中，所以，通過在外部向量中行走，然後在內部向量中行走，你會找到你想要的點。但是，如果只想檢測較大輪廓，則可能需要使用CV_RETR_EXTERNAL作爲模式參數，因爲它只會檢測大多數外部輪廓（大矩形）。

如果仍然希望保持較小的輪廓，那麼你可能會使用CV_RETR_TREE，並隨層級結構工作了：Using hierarchy contours

來源

2015-05-13 12:33:54 Aristu

看着documentation，OutputArrayOfArrays contours是關鍵。

輪廓 - 檢測到的輪廓。每個輪廓都存儲爲一個點的矢量。

所以，你有一個vector< vector<Point> > contours。 vector<Point>（內部）是輪廓的座標，每個輪廓都存儲在vector中。

因此，舉例來說，要知道5個載體，它是vector<Point> fifthcontour = contours.at(4);

，你必須在向量的座標。

您可以訪問到這些座標爲：在OpenCV的文檔中找到等高線函數的定義

for (int i = 0; i < fifthcontour.size(); i++) { 
    Point coordinate_i_ofcontour = fifthcontour.size(); 
    cout << endl << "contour with coordinates: x = " << coordinate_i_ofcontour.x << " y = " << coordinate_i_ofcontour.y; 
}

來源

2015-05-13 11:11:21

獲取輪廓座標OpenCV的

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