按面积选择区域 select_shape

二值化为了减少噪声的干扰，删除面积小的区域，代码中将连通区域面积（像素个数）不足100的区域认为是噪声点，并将其删除（即置为背景黑色）。

#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;//轮廓按照面积大小升序排序
bool ascendSort(vector<Point> a, vector<Point> b)
{return a.size() < b.size();
}//轮廓按照面积大小降序排序
bool descendSort(vector<Point> a, vector<Point> b)
{return a.size() > b.size();
}int main()
{Mat srcImage = imread("D:\\OpencvTest\\123.jpg");Mat thresholdImage;Mat grayImage;cvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);threshold(grayImage, thresholdImage, 0, 255, CV_THRESH_OTSU + CV_THRESH_BINARY);//Mat resultImage;//thresholdImage.copyTo(resultImage);vector< vector< Point> > contours;  //用于保存所有轮廓信息vector< vector< Point> > contours2; //用于保存面积不足100的轮廓vector<Point> tempV;             //暂存的轮廓findContours(thresholdImage, contours, CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_NONE);//cv::Mat labels;//int N = connectedComponents(resultImage, labels, 8, CV_16U);//findContours(labels, contours2, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);//轮廓按照面积大小进行升序排序sort(contours.begin(), contours.end(), ascendSort);//升序排序vector<vector<Point> >::iterator itc = contours.begin();int i = 0;while (itc != contours.end()){//获得轮廓的矩形边界Rect rect = boundingRect(*itc);int x = rect.x;int y = rect.y;int w = rect.width;int h = rect.height;//绘制轮廓的矩形边界cv::rectangle(srcImage, rect, { 0, 0, 255 }, 1);//保存图片char str[10];sprintf(str, "%d.jpg", i++);cv::imshow("srcImage", srcImage);imwrite(str, srcImage);waitKey(1000);if (itc->size() < 100){//把轮廓面积不足100的区域，放到容器contours2中，tempV.push_back(Point(x, y));tempV.push_back(Point(x, y+h));tempV.push_back(Point(x+w, y+h));tempV.push_back(Point(x+w, y));contours2.push_back(tempV);/*也可以直接用：contours2.push_back(*itc);代替上面的5条语句*///contours2.push_back(*itc);//删除轮廓面积不足100的区域，即用黑色填充轮廓面积不足100的区域：cv::drawContours(srcImage, contours2, -1, Scalar(0,0,0), CV_FILLED);}//保存图片sprintf(str, "%d.jpg", i++);cv::imshow("srcImage", srcImage);imwrite(str, srcImage);cv::waitKey(100);tempV.clear();++itc;}return 0;
}

填充空洞 fill_up

有的时候，我们需要对图像进行孔洞填充，一般想到的方法都是，使用findcontours函数，查找最外层轮廓，然后画出找到的轮廓。

这确实是一种方法，但似乎不够高效。下面贴出一个函数，可以更好的实现这个功能。

void fillHole(const cv::Mat srcimage, cv::Mat &dstimage)
{Size m_Size = srcimage.size();Mat tempImage = Mat::zeros(m_Size.height + 2, m_Size.width + 2, srcimage.type());//延展图像  srcimage.copyTo(temimage(Range(1, m_Size.height + 1), Range(1, m_Size.width + 1)));floodFill(temimage, Point(0, 0), Scalar(255));Mat cutImg;//裁剪延展的图像  tempImage(Range(1, m_Size.height + 1), Range(1, m_Size.width + 1)).copyTo(cutImg);dstimage = srcimage | (~cutImg);
}

排序 sort_contour

按照x、y、面积排序

/**
* @brief 排序
* @param inputContours    输入轮廓
* @param outputContours   输出轮廓
* @param sortType   排序类型：0-按x排序，1-按y排序，2-按面积排序
* @param sortOrder   排序方式：true-升序，false-降序
*
* @return 返回说明
*     -<em>false</em> fail
*     -<em>true</em> succeed
*/
void  CTestCvDlg::SortContourPoint(vector<vector<Point>> inputContours, vector<vector<Point>> &outputContours, int sortType, bool sortOrder)
{vector<Point> tempContoursPoint;//计算轮廓矩  vector<Moments> mu(inputContours.size());//计算轮廓的质心    vector<Point2f> mc(inputContours.size());//计算轮廓的面积double area, area1;//2.2 定义Rect类型的vector容器roRect存放最小外接矩形，初始化大小为contours.size()即轮廓个数  vector<RotatedRect> roRect(inputContours.size());//计算轮廓最小外接矩形中心Point center, center1;for (int i = 0; i < inputContours.size(); i++){tempContoursPoint.clear();    //每次循环注意清空mu[i] = moments(inputContours[i], false); //轮廓矩mc[i] = Point2d(mu[i].m10 / mu[i].m00, mu[i].m01 / mu[i].m00); //轮廓质心area = inputContours[i].size(); //轮廓点数area = contourArea(inputContours[i], false); //轮廓的面积//旋转矩形主要成员有center、size、 angle、points()roRect[i] = minAreaRect(Mat(inputContours[i]));center = roRect[i].center; //轮廓最小外接矩形中心//outputContours[0] = inputContours[1];}//冒泡法for (int i = 0; i < inputContours.size() - 1; i++)          //n个数要进行n-1趟比较{for (int j = 0; j < (inputContours.size() - 1) - i; j++)       //每趟比较n-i次  {mu[j] = moments(inputContours[j], false); //轮廓矩mu[j+1] = moments(inputContours[j+1], false); //轮廓矩mc[j] = Point2d(mu[j].m10 / mu[j].m00, mu[j].m01 / mu[j].m00); //轮廓质心mc[j+1] = Point2d(mu[j+1].m10 / mu[j+1].m00, mu[j+1].m01 / mu[j+1].m00); //轮廓质心area = inputContours[j].size(); //轮廓点数area = contourArea(inputContours[j], false); //轮廓的面积area1 = inputContours[j+1].size(); //轮廓点数area1 = contourArea(inputContours[j+1], false); //轮廓的面积//旋转矩形主要成员有center、size、 angle、points()roRect[j] = minAreaRect(Mat(inputContours[j]));center = roRect[j].center; //轮廓最小外接矩形中心roRect[j+1] = minAreaRect(Mat(inputContours[j+1]));center1 = roRect[j+1].center; //轮廓最小外接矩形中心if (mc[j].x > mc[j + 1].x)      //依次比较两个相邻的数，将小数放在前面，大数放在后面:升序{tempContoursPoint = inputContours[j];   //temp是局部变量inputContours[j] = inputContours[j + 1];inputContours[j + 1] = tempContoursPoint;}}}outputContours = inputContours;//for (int i = 0; i < inputContours.size(); i++)//{//  tempContoursPoint.clear();    //每次循环注意清空//  mu[i] = moments(inputContours[i], false); //轮廓矩//  mc[i] = Point2d(mu[i].m10 / mu[i].m00, mu[i].m01 / mu[i].m00); //轮廓质心//    area = inputContours[i].size(); //轮廓点数//   area = contourArea(inputContours[i], false); //轮廓的面积// //旋转矩形主要成员有center、size、 angle、points()//    roRect[i] = minAreaRect(Mat(inputContours[i]));//  center = roRect[i].center; //轮廓最小外接矩形中心//  //outputContours[0] = inputContours[1];//}}

排序前：

排序后：

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