一、大概思想

　　他主要介紹了兩種算法，用來對數(shù)字二值圖像進行拓撲分析。第一種算法是在確定二值圖像邊界的圍繞關(guān)系，即確定外邊界、孔邊界以及他們的層次關(guān)系，由于這些邊界和原圖的區(qū)域具有一一對應(yīng)關(guān)系（外邊界對應(yīng)像素值為1的連通區(qū)域，孔邊界對應(yīng)像素值為0的區(qū)域），因此我們就可以用邊界來表示原圖。第二種算法，是第一種算法的修改版本，本質(zhì)一樣，但是它只找最外面的邊界。

　　也許你會問，這個算法怎么來確定外邊界，孔邊界以及他們的層級關(guān)系？他采用編碼的思想，給不同的邊界賦予不同的整數(shù)值，從而我們就可以確定它是什么邊界以及層次關(guān)系。輸入的二值圖像即為0和1的圖像，用f（i，j）表示圖像的像素值。每次行掃描，遇到以下兩種情況終止：

　?。?）f（i，j-1）=0，f（i，j）=1；//f（i，j）是外邊界的起始點

　　（2）f（i，j）》=1，f（i，j+1）=0；//f（i，j）是孔邊界的起始點

　　然后從起始點開始，標(biāo)記邊界上的像素。在這里分配一個唯一的標(biāo)示符給新發(fā)現(xiàn)的邊界，叫做NBD。初始時NBD=1，每次發(fā)現(xiàn)一個新邊界加1。在這個過程中，遇到f（p，q）=1，f（p，q+1）=0時，將f（p，q）置為-NBD。什么意思呢？就是右邊邊界的終止點。假如一個外邊界里有孔邊界時，怎么推導(dǎo)呢？限于篇幅，你可以看論文的附錄1。

　　二、實例運用

　　下面舉個例子，對一幅圖像先進行邊沿提取，這里使用canny，然后再用findcontour提取輪廓，最后用drawcontour畫出輪廓。

　　#include “StdAfx.h”#include “opencv2/highgui/highgui.hpp”#include “opencv2/imgproc/imgproc.hpp”#include 《iostream》#include 《stdio.h》#include 《stdlib.h》

　　using namespace cv;using namespace std;

　　Mat src; Mat src_gray;int thresh = 100;int max_thresh = 255;RNG rng（12345）;

　　/// Function headervoid thresh_callback（int， void* ）;

　　/** @function main */int main（）{ /// Load source image and convert it to gray src = imread（“l(fā)ena.jpg”， 1 ）;

　　/// Convert image to gray and blur it cvtColor（ src， src_gray， CV_BGR2GRAY ）; blur（ src_gray， src_gray， Size（3，3） ）;

　　/// Create Window char* source_window = “Source”; namedWindow（ source_window， 0）; imshow（ source_window， src ）;

　　createTrackbar（ “ Canny thresh：”， “Source”， &thresh， max_thresh， thresh_callback ）; thresh_callback（ 0， 0 ）;

　　waitKey（0）; return（0）;}

　　/** @function thresh_callback */void thresh_callback（int， void* ）{ Mat canny_output; vector《vector《Point》 》 contours; vector《Vec4i》 hierarchy;

　　/// Detect edges using canny Canny（ src_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， CV_FILLED， 8， hierarchy， 0， Point（） ）; }

　　/// Show in a window namedWindow（ “Contours”， 0 ）; imshow（ “Contours”， drawing ）;

　　來自CODE的代碼片contour.cpp

　　結(jié)果圖如下：

　　三、代碼注釋

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

　　來自CODE的代碼片findcontour.cpp

　　canny_output：使用canny算子提取邊緣的結(jié)果圖，這里的圖像必須是二值圖像；

　　contours：提取得到的輪廓圖，每個輪廓作為一個點向量來存儲；

　　hierarchy：關(guān)于輸出圖像的拓撲信息，例如第i個輪廓，hierarchy［i］［0］和hiearchy［i］［1］表示該輪廓的前一個和后一個輪廓，同一層關(guān)系；hiearchy［i］［2］和hiearchy［i］［3］表示父輪廓和子輪廓，不同層的關(guān)系。

　　CV_RETR_EXTERNAL：輪廓檢索模式，這里采用外輪廓的模式；

　　CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE：輪廓的近似方法，這里采用壓縮方式，只用端點來表示；

　　Point（0，0）：偏移量，這里無偏移。

　　drawContours（ drawing， contours， i， color，CV_FILLED， 8， hierarchy， 0， Point（） ）;

　　來自CODE的代碼片drawContours.cpp

　　drawing：目標(biāo)圖像；

　　contours：所有輸入的輪廓；

　　i：指定那個輪廓被畫；

　　color：輪廓的顏色

　　CV_FILLED：線的寬度，這里采用填充模式；

　　8：線的連接度；

　　hierarchy：只有當(dāng)你只需要畫一些輪廓時，這個參數(shù)才需要：

　　0：所畫輪廓的最大級別，為0時表示只畫指定的輪廓；

　　Point（）：偏移量。