現在比如說我有這麼一張圖：
我想要從中提取出"圓"的部分，那該怎麼做呢？用霍夫圓變換？no，萬一它不是乙個標準的圓呢？所以，這裡採用輪廓發現的方法來查詢"圓"。
解決思路:
1、二值化；
2、形態學操作（開運算+閉運算）；
3、輪廓點查詢；
4、座標查詢。
首先將影象進行二值化，輪廓點查詢需要二值化影象。先使用閉操作去除最上面那一大塊中的白色小點，這可以把它叫做聯通。再使用開操作去除其餘的黑色小點。這樣操作之後我們就可以進行輪廓點查詢了，算出該區域的面積，如果面積<100（這個值可以根據情況取），則不會繪製輪廓。之後找出最小外接矩形，把它的長寬進行相除，如果該比例在1上下左右進行浮動，則被認為是該「圓」。
**：
#include#include#includeusing namespace cv;
using namespace std;
mat src, binary, close_dst,open_dst;
int main(int argc, char** argv)
imshow("input image", src);
//二值化操作
threshold(src, binary, 0, 255, thresh_binary | thresh_otsu);
bitwise_not(binary, binary, mat());
imshow("binary image",binary);
/*---------------------形態學操作-------------------------*/
mat kernel = getstructuringelement(morph_rect, size(3, 3), point(-1, -1));
//閉操作，把中間的細小點聯通起來
morphologyex(binary, close_dst, morph_close, kernel, point(-1, -1));
imshow("close image", close_dst);
//開操作，去除多餘的點
kernel = getstructuringelement(morph_rect, size(7, 7), point(-1, -1));
morphologyex(binary, open_dst, morph_open, kernel, point(-1, -1));
imshow("open image", open_dst);
/*---------------------獲取物件輪廓-------------------------*/
mat dst = mat::zeros(src.size(), cv_8uc3);
vector > contours;
vectorhierachy;
point cc;
mat result_img = src.clone();
cvtcolor(result_img, result_img, cv_gray2bgr);
//rng rng((int)time(0));
for (size_t t = 0; t < contours.size(); t++) }
imshow("contours image", dst);
imshow("result image", result_img);
waitkey(0);
return 0;
}
進行二值化後的結果：
閉操作之後的結果：
可以看到，黑色小點被去除了。
開操作的結果：
這裡比較好，只進行了開操作就把其餘的小塊區域給去除了。
輪廓發現：
最後在原圖上顯示圓點座標：
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