获取最大轮廓 opencv

opencv3计算图像中轮廓的面积http://blog.csdn.net/qq_23880193/article/details/49256999

http://blog.csdn.net/davebobo/article/details/52583167

#include<iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<imgproc/imgproc.hpp>    using namespace std;
using namespace cv;  int main(){  Mat image = cvLoadImage("group.jpg");  Mat grayImage;  cvtColor(image, grayImage, CV_BGR2GRAY);  //转换为二值图    Mat binaryImage;  threshold(grayImage, binaryImage, 90, 255, CV_THRESH_BINARY);  //二值图 这里进行了像素反转，因为一般我们用255白色表示前景（物体），用0黑色表示背景    Mat reverseBinaryImage;  bitwise_not(binaryImage, reverseBinaryImage);  vector <vector<Point>>contours;  findContours(reverseBinaryImage,  contours,   //轮廓的数组  CV_RETR_EXTERNAL,   //获取外轮廓  CV_CHAIN_APPROX_NONE);  //获取每个轮廓的每个像素  //在白色图像上绘制黑色轮廓  Mat result(reverseBinaryImage.size(), CV_8U, Scalar(255));  drawContours(result, contours,  -1, //绘制所有轮廓  Scalar(0),  //颜色为黑色  2); //轮廓线的绘制宽度为2  namedWindow("contours");  imshow("contours", result);  //移除过长或过短的轮廓  int cmin = 100; //最小轮廓长度  int cmax = 1000;    //最大轮廓  vector<vector<Point>>::const_iterator itc = contours.begin();  while (itc!=contours.end())  {  if (itc->size() < cmin || itc->size() > cmax)  itc = contours.erase(itc);  else  ++itc;  }  //在白色图像上绘制黑色轮廓  Mat result_erase(binaryImage.size(), CV_8U, Scalar(255));  drawContours(result_erase, contours,  -1, //绘制所有轮廓  Scalar(0),  //颜色为黑色  2); //轮廓线的绘制宽度为2  namedWindow("contours_erase");  imshow("contours_erase", result_erase);  waitKey(0);  return 0;
}

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