C#中OpenCVSharp实现轮廓检测

OpenCv提供了函数 findContours()用于对物体轮廓进行检测，该函数实现算法是由S.suzuki K.Abe于1985年发表的。OpenCVSharp封装了这个函数，有2个参数（contours，hierarchy）要做特别的说明。

public static void FindContours(InputOutputArray image, out Point[][] contours,
out HierarchyIndex[] hierarchy, RetrievalModes mode,
ContourApproximationModes method, Point? offset = null);

解析：contours 的类型是Point[][]，它相当于OpenCV中的Vector<Vector<Point>> contours,存储多个轮廓，每个轮廓是由若干个点组成，可以在该函数前声明Point[][] contours;，在C#中没有赋值的变量在用的时候是不允许的，因为它是输出的结果，可以不需要给它new空间，但必须在函数的参数中声明是out；参数hierarchy为包含图像拓扑结构的信息，它是HierarchyIndex[]类型，这是输入的结果，同样要在函数的参数中声明为out。具体代码如下：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Extensions;
namespace OpenCvSharp_03
{
 class Program
 {

static void Main(string[] args)
   {

Mat srcImage = Cv2.ImRead(@"D:\MyData\circle.jpg");    
     Mat dst_Image = MyFindContours(srcImage);
     Cv2.ImShow("srcImage:", srcImage);
     Cv2.ImShow("contours", dst_Image);
     Cv2.WaitKey();

}
   public static Mat MyFindContours(Mat srcImage)
   {
     //转化为灰度图
     Mat src_gray = new Mat();
     Cv2.CvtColor(srcImage, src_gray, ColorConversionCodes.RGB2GRAY);

//滤波
     Cv2.Blur(src_gray, src_gray, new Size(3, 3));

//Canny边缘检测
     Mat canny_Image = new Mat();
     Cv2.Canny(src_gray, canny_Image, 100, 200);

//获得轮廓
     Point[][] contours;
     HierarchyIndex[] hierarchly;          
     Cv2.FindContours(canny_Image,out contours,out hierarchly, RetrievalModes.Tree,ContourApproximationModes.ApproxSimple,new Point(0,0));

//将结果画出并返回结果
     Mat dst_Image = Mat.Zeros(canny_Image.Size(),srcImage.Type());
     Random rnd = new Random();
     for (int i = 0; i < contours.Length; i++)
     {
       Scalar color = new Scalar(rnd.Next(0,255),rnd.Next(0,255),rnd.Next(0,255));
       Cv2.DrawContours(dst_Image, contours, i, color, 2,LineTypes.Link8, hierarchly);
     }
     return dst_Image;
   }
 }
}

我封装好了MyFindContours()这个函数，方便大家调用进行测试

测试结果如下：

来源：https://blog.csdn.net/IT_BOY__/article/details/91041004