使用 OpenCV C++ 绘制最大轮廓的凸包

Question

int main()
{

vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
int largest_area=0;
int largest_contour_index=0;


OriginalImage = imread("C:\\Data Drive\\opencv Projects\\testwithC++\\Plant001-9\\SideView90\\Day_021.png",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
BackgroundImage = imread("C:\\Data Drive\\opencv Projects\\testwithC++\\Plant001-9\\SideView90\\Day_001.png",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

absdiff(OriginalImage,BackgroundImage,GrayImage);
threshold(GrayImage,Binary,80,255,CV_THRESH_BINARY);


namedWindow( "OriginalImage", WINDOW_NORMAL);             
imshow("OriginalImage", OriginalImage);                   


namedWindow( "BackgroundImage", WINDOW_NORMAL);             
imshow("BackgroundImage", BackgroundImage);                 

namedWindow( "GrayImage", WINDOW_NORMAL);               
imshow("GrayImage", GrayImage);                         


namedWindow( "Binary", WINDOW_NORMAL);              
imshow("Binary", Binary);                 

ImageROI = Binary(Rect(300,0,Binary.size().width-600,Binary.size().height));

namedWindow( "ImageROI", WINDOW_NORMAL);                
imshow("ImageROI", ImageROI);                           

dilate(ImageROI,BinaryMorph,Mat(),Point(-1,-1),2);

namedWindow( "BinaryMorph", WINDOW_NORMAL);             
imshow("BinaryMorph", BinaryMorph);                 

findContours(BinaryMorph, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0) );

for( int i = 0; i< contours.size(); i++ )
 {
    double a=contourArea(contours[i],false);
    if(a>largest_area)
    {
    largest_area=a;
    largest_contour_index=i; 
    }
 }
Contour = Mat(ImageROI.size().width,ImageROI.size().height,CV_8UC1,Scalar::all(0));


drawContours(Contour, contours,largest_contour_index,Scalar(255),CV_FILLED, 8,hierarchy);

vector<Point>hull;

convexHull(contours[largest_contour_index],hull,CV_CLOCKWISE,true);
drawContours(Contour, Mat(hull),largest_contour_index,Scalar(255),3, 8);

namedWindow( "Contour", WINDOW_NORMAL);             
imshow("Contour", Contour);                       

OriginalImage.release();
BackgroundImage.release();
GrayImage.release();
Binary.release();
BinaryMorph.release();
ImageROI.release();
Contour.release();

waitKey(0);                                              
return 0;}

我已经编写了上面的代码，使用 Microsoft Visual Studio 2010 Express 使用 OpenCV 2.4.9 绘制最大轮廓的凸包。代码符合并执行没有任何错误，成功绘制了最大的轮廓，但不能显示轮廓。

请注意，到目前为止我使用的是 C api，现在正在尝试转换为 C++。所以，我是使用 C++ 的 openCV 的新手。非常感谢您提出让程序工作以绘制凸包的建议。

Answer 1

这里的主要问题是您调用drawContours 来错误地绘制凸包。

drawContours 接受InputArrayOfArrays 作为输入点，即二维结构，而hull 只是一维的。

您可以轻松解决此问题，动态创建一个二维向量，只有一个元素（hull），作为索引0 传递，即您刚刚创建的二维结构的第一个元素：

vector<Point>hull;
convexHull(contours[largest_contour_index], hull, CV_CLOCKWISE, true);
drawContours(Contour, vector<vector<Point>> {hull}, 0, Scalar(128), 3, 8);

或者，如果 C++11 不可用：

vector<Point>hull;
convexHull(contours[largest_contour_index], hull, CV_CLOCKWISE, true);
vector<vector<Point>> tmp;
tmp.push_back(hull);
drawContours(Contour, tmp, 0, Scalar(128), 3, 8);

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另外，由于您来自 C 背景，因此有一些提示：

• 在需要变量之前声明变量，而不是在函数的开头。
• 您无需手动释放Mats，因为当它们超出范围时，它们的析构函数会自动释放它们。

还有：

• 如果您不需要调整窗口大小，则无需调用namedWindow，因为imshow 只会为您创建。 （在下面的代码中，我放弃了对 namedWindow 的所有调用，但我无法再调整它们的大小了）
• 由于您已经知道矩阵的类型 (CV_8UC1)，因此您可以使用 Mat_<Tp> 特化，即 Mat1b（又名 Mat_<uchar>）。这将产生更少冗长的代码，并且还允许您访问像 mat(i,j) 这样的元素，而不是 mat.at<uchar>(i,j)（这里不需要，但只是一般建议）。
• dilate 带有空内核是没用的。请定义一个合适的内核。
• 这里不需要hierarchy，所以不要使用它。
• 使用更新的常量名称：IMREAD_GRAYSCALE 代替 CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE、CHAIN_APPROX_SIMPLE 代替 CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE 等...
• 最好不要在代码中添加魔法值（例如 ROI 值 300、600）。
• 如果使用默认值，则无需指定参数。
• 大写字母的名称通常用于类和结构名称，而不是变量（这有点主观，但我个人认为它使代码更易于阅读）。
• 如果没有检测到任何轮廓，请跳过计算。
• 如果您使用的是 VisualStudio，您可以使用 Image Watch，而不是使用所有这些 imshow 进行调试。
• 评论代码！

这里是应用了这些提示的工作代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
#include <string>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // Load images
    Mat1b originalImage = imread("path_to_original_image", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat1b backgroundImage = imread("path_to_bkg_image", IMREAD_GRAYSCALE);

    // Create binary mask
    Mat1b grayImage;
    absdiff(originalImage, backgroundImage, grayImage);
    Mat1b binary;
    threshold(grayImage, binary, 80, 255, THRESH_BINARY);

    imshow("OriginalImage", originalImage);
    imshow("BackgroundImage", backgroundImage);
    imshow("GrayImage", grayImage);
    imshow("Binary", binary);

    // Take a ROI
    Rect roi(binary.cols / 3, 0, (binary.cols * 2) / 3, binary.rows);
    Mat1b imageROI = binary(roi);

    imshow("ImageROI", imageROI);

    // Apply morphological dilate, 2 times
    Mat1b binaryMorph;
    Mat1b kernel = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(3, 3));
    dilate(imageROI, binaryMorph, kernel, Point(-1, -1), 2);

    imshow("BinaryMorph", binaryMorph);

    // Find blob contours
    vector<vector<Point>> contours;
    double largest_area = 0.0;
    int largest_contour_index = 0;
    findContours(binaryMorph.clone(), contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, roi.tl());

    if (!contours.empty())
    {
        // Find largest contour
        for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
        {
            double a = contourArea(contours[i], false);
            if (a > largest_area)
            {
                largest_area = a;
                largest_contour_index = i;
            }
        }

        // Draw largest contors
        Mat3b contour(binary.rows, binary.cols, Vec3b(0, 0, 0));
        drawContours(contour, contours, largest_contour_index, Scalar(255, 255, 255), CV_FILLED);

        // Find convex hull of largest contour
        vector<Point>hull;
        convexHull(contours[largest_contour_index], hull, CV_CLOCKWISE, true);

        // Draw the convex hull
        vector<vector<Point>> tmp;
        tmp.push_back(hull);
        drawContours(contour, tmp, 0, Scalar(0, 0, 255), 3);

        imshow("Contour", contour);
    }

    waitKey(0);
    return 0;
}