轮廓的查找、表达、绘制、特性及匹配(How to Use Contour? Find, Component, Construct, Features & Match)

超、凢脫俗 2022-05-29 02:49 112阅读 0赞

[http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/09/HowToUseContour.html][http_www.cnblogs.com_xrwang_archive_2010_02_09_HowToUseContour.html]

作者：王先荣

**前言**  
轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。前面讲了如何根据色彩及色彩的分布（直方图对比和模板匹配）来进行匹配，现在我们来看看如何利用物体的轮廓。包括以下内容：轮廓的查找、表达方式、组织方式、绘制、特性、匹配。

**查找轮廓**  
首先我们面对的问题是如何在图像中找到轮廓，OpenCv(EmguCv)为我们做了很多工作，我们的任务只是调用现成的函数而已。 Image<TColor,TDepth>类的FindContours方法可以很方便的查找轮廓，不过在查找之前，我们需要将彩色图像转换成灰度图像，然后再将灰度图像转换成二值图像。代码如下所示：

![ExpandedBlockStart.gif][] 查找轮廓

Image
        
         <
        
         Bgr, Byte
        
         >
        
          imageSource 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Image
        
         <
        
         Bgr, 
        
         byte
        
         >
        
         (sourceImageFileName);       
        
         //
        
         获取源图像
        
         
    
        
         Image
        
         <
        
         Gray, Byte
        
         >
        
          imageGray 
        
         =
        
          imageSource.Convert
        
         <
        
         Gray, Byte
        
         >
        
         ();                
        
         //
        
         将源图像转换成灰度图像
        
         
    
        
         int
        
          thresholdValue 
        
         =
        
          tbThreshold.Value;                                         
        
         //
        
         用于二值化的阀值
        
         
    
        
         Image
        
         <
        
         Gray, Byte
        
         >
        
          imageThreshold 
        
         =
        
          imageGray.ThresholdBinary(
        
         new
        
          Gray(thresholdValue), 
        
         new
        
          Gray(255d)); 
        
         //
        
         对灰度图像二值化
        
         
    
        
         Contour
        
         <
        
         Point
        
         >
        
          contour
        
         =
        
         imageThreshold.FindContours();

**轮廓的表达方式**  
使用上面的代码可以得到图像的默认轮廓，但是轮廓在电脑中是如何表达的呢？在OpenCv(EmguCv)中提供了两类表达轮廓的方式：顶点的序列、Freeman链码。

**1.顶点的序列**  
 用多个顶点（或各点间的线段）来表达轮廓。假设要表达一个从(0,0)到(2,2)的矩形，  
（1）如果用点来表示，那么依次存储的可能是：(0,0),(1,0),(2,0),(2,1),(2,2),(1,2),(0,2),(0,1)；  
（2）如果用点间的线段来表达轮廓，那么依次存储的可能是：(0,0),(2,0),(2,2),(0,2)。  
以下代码可以用来获取轮廓上的点：

for
       
         (
       
        int
       
         i 
       
        =
       
         
       
        0
       
        ; i 
       
        <
       
         contour.Total; i
       
        ++
       
        )
         sbContour.AppendFormat(
       
        "
       
        {0},
       
        "
       
        , contour[i]);

**2.Freeman链码**  
 Freeman链码需要一个起点，以及从起点出发的一系列位移。每个位移有8个方向，从0～7分别指向从正北开始的8个方向。假设要用Freeman链码表达从(0,0)到(2,2)的矩形，可能的表示方法是：起点(0,0),方向链2,2,4,4,6,6,0,0。  
EmguCv对Freeman链码的支持很少，我们需要做一系列的工作才能在.net中使用Freeman链码：  
**（1）获取Freeman链码**

![ExpandedBlockStart.gif][] 查找用Freeman链码表示的轮廓

//
        
         查找用Freeman链码表示的轮廓
        
         
    
        
         Image
        
         <
        
         Gray,Byte
        
         >
        
          imageTemp
        
         =
        
         imageThreshold.Copy();
    IntPtr storage 
        
         =
        
          CvInvoke.cvCreateMemStorage(
        
         0
        
         );
    IntPtr ptrFirstChain 
        
         =
        
          IntPtr.Zero;
    
        
         int
        
          total 
        
         =
        
          CvInvoke.cvFindContours(imageTemp.Ptr, storage, 
        
         ref
        
          ptrFirstChain, 
        
         sizeof
        
         (MCvChain), mode, CHAIN_APPROX_METHOD.CV_CHAIN_CODE, 
        
         new
        
          Point(
        
         0
        
         , 
        
         0
        
         ));

**（2）遍历Freeman链码上的点**

![ExpandedBlockStart.gif][] 读取Freeman链码上的点

![复制代码][copycode.gif]

//
        
         初始化Freeman链码读取
        
         
    
        
         [DllImport(
        
         "
        
         cv200.dll
        
         "
        
         )]
    
        
         public
        
          
        
         static
        
          
        
         extern
        
          
        
         void
        
          cvStartReadChainPoints(IntPtr ptrChain,IntPtr ptrReader);
    
        
         //
        
         读取Freeman链码的点
        
         
    
        
         [DllImport(
        
         "
        
         cv200.dll
        
         "
        
         )]
    
        
         public
        
          
        
         static
        
          
        
         extern
        
          Point cvReadChainPoint(IntPtr ptrReader);
    [System.Runtime.InteropServices.StructLayoutAttribute(System.Runtime.InteropServices.LayoutKind.Sequential, CharSet 
        
         =
        
          System.Runtime.InteropServices.CharSet.Ansi)]
    
        
         //
        
         定义链码读取结构
        
         
    
        
         public
        
          
        
         struct
        
          MCvChainPtReader
    {
        
        
         //
        
         seqReader
        
         
    
        
             
        
         public
        
          MCvSeqReader seqReader;
        
        
         ///
        
          char
        
         
    
        
             
        
         public
        
          
        
         byte
        
          code;
        
        
         ///
        
          POINT->tagPOINT
        
         
    
        
             
        
         public
        
          Point pt;
        
        
         ///
        
          char[16]
        
         
    
        
             [System.Runtime.InteropServices.MarshalAsAttribute(System.Runtime.InteropServices.UnmanagedType.ByValTStr, SizeConst 
        
         =
        
          
        
         16
        
         )]
        
        
         public
        
          
        
         string
        
          deltas;
    }
    
    
        
         //
        
         将链码指针转换成结构
        
         
    
        
         MCvChain chain
        
         =
        
         (MCvChain)Marshal.PtrToStructure(ptrChain,
        
         typeof
        
         (MCvChain));
    
        
         //
        
         定义存放链码上点的列表
        
         
    
        
         List
        
         <
        
         Point
        
         >
        
          pointList 
        
         =
        
          
        
         new
        
          List
        
         <
        
         Point
        
         >
        
         (chain.total);
    
        
         //
        
         链码读取结构
        
         
    
        
         MCvChainPtReader chainReader 
        
         =
        
          
        
         new
        
          MCvChainPtReader();
    IntPtr ptrReader 
        
         =
        
          Marshal.AllocHGlobal(
        
         sizeof
        
         (MCvSeqReader) 
        
         +
        
          
        
         sizeof
        
         (
        
         byte
        
         ) 
        
         +
        
          
        
         sizeof
        
         (Point) 
        
         +
        
          
        
         16
        
          
        
         *
        
          
        
         sizeof
        
         (
        
         byte
        
         ));
    Marshal.StructureToPtr(chainReader, ptrReader, 
        
         false
        
         );
    
        
         //
        
         开始读取链码
        
         
    
        
         cvStartReadChainPoints(ptrChain, ptrReader);
    
        
         int
        
          i 
        
         =
        
          
        
         0
        
         ;
    
        
         while
        
          (ptrReader 
        
         !=
        
          IntPtr.Zero 
        
         &&
        
          i 
        
         <
        
          chain.total)
    {
        
        
         //
        
         依次读取链码上的每个点
        
         
    
        
             Point p 
        
         =
        
          cvReadChainPoint(ptrReader);
        
        
         if
        
          (ptrReader 
        
         ==
        
          IntPtr.Zero)
             
        
         break
        
         ;
        
        
         else
        
         
        {
             pointList.Add(p);
             sbChain.AppendFormat(
        
         "
        
         {0},
        
         "
        
         , p);
             i
        
         ++
        
         ;
        }
    }
    imageResult.DrawPolyline(pointList.ToArray(), 
        
         true
        
         , 
        
         new
        
          Bgr(lblExternalColor.BackColor), 
        
         2
        
         );

![复制代码][copycode.gif]

需要注意的是：cvReadChainPoint函数似乎永远不会满足循环终止的条件，即ptrReader永远不会被置为null，这跟《学习OpenCv》和参考上不一致；我们需要用chain.total来辅助终止循环，读取了所有的点之后就可以罢手了。

**轮廓之间的组织方式**  
在查找到轮廓之后，不同轮廓是怎么组织的呢？根据不同的选择，它们可能是：（1）列表；（2）双层结构；（3）树型结构。  
从纵向上来看，列表只有一层，双层结构有一或者两层，树型结构可能有一层或者多层。  
如果要遍历所有的轮廓，可以使用递归的方式，代码如下：

![ExpandedBlockStart.gif][] 遍历轮廓

![复制代码][copycode.gif]

//
        
         遍历轮廓，并生成遍历结果
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         void
        
          TravelContour(Contour
        
         <
        
         Point
        
         >
        
          contour,
        
         ref
        
          
        
         int
        
          total,
        
         ref
        
          StringBuilder sbContour)
            {
                
        
         if
        
          (contour 
        
         !=
        
          
        
         null
        
         )
                {
                    sbContour.Append(
        
         "
        
         ------------------------\r\n
        
         "
        
         );
                    sbContour.AppendFormat(
        
         "
        
         轮廓{0}，右节点：{1}，下级节点：{2}，外接矩形：（{3}）\r\n
        
         "
        
         , total, contour.HNext 
        
         !=
        
          
        
         null
        
         , contour.VNext 
        
         !=
        
          
        
         null
        
         , contour.BoundingRectangle);
                    sbContour.AppendFormat(
        
         "
        
         包含{0}个点（面积：{1}，周长：{2}）：\r\n
        
         "
        
         , contour.Total, contour.Area, contour.Perimeter);
                    
        
         for
        
          (
        
         int
        
          i 
        
         =
        
          
        
         0
        
         ; i 
        
         <
        
          contour.Total; i
        
         ++
        
         )
                        sbContour.AppendFormat(
        
         "
        
         {0},
        
         "
        
         , contour[i]);
                    sbContour.Append(
        
         "
        
         \r\n
        
         "
        
         );
                    total
        
         ++
        
         ;
                    
        
         if
        
          (contour.HNext 
        
         !=
        
          
        
         null
        
         )
                        TravelContour(contour.HNext, 
        
         ref
        
          total, 
        
         ref
        
          sbContour);
                    
        
         if
        
          (contour.VNext 
        
         !=
        
          
        
         null
        
         )
                        TravelContour(contour.VNext, 
        
         ref
        
          total, 
        
         ref
        
          sbContour);
                }
            }

![复制代码][copycode.gif]

**轮廓的绘制**  
轮廓的绘制比较简单，用上面提到的方法取得轮廓的所有点，然后把这些点连接成一个多边形即可。  
当然，对于用顶点序列表示的轮廓，用Image<TColor,TDepth>.Draw方法或者cvDrawContours函数可以很方便的绘制出轮廓。我发现，如果将参数max\_level设置成2，可以绘制出所有的轮廓。  
绘制轮廓的代码如下：

![ExpandedBlockStart.gif][] 绘制轮廓

Image
        
         <
        
         Bgr, Byte
        
         >
        
          imageResult 
        
         =
        
          imageThreshold.Convert
        
         <
        
         Bgr, Byte
        
         >
        
         ();         
        
         //
        
         结果图像
        
         
    
        
         int
        
          maxLevel 
        
         =
        
          
        
         0
        
         ;                                                           
        
         //
        
         绘制的轮廓深度
        
         
    
        
         int
        
         .TryParse(txtMaxLevel.Text, 
        
         out
        
          maxLevel);
    imageResult.Draw(contour, 
        
         new
        
          Bgr(lblExternalColor.BackColor), 
        
         new
        
          Bgr(lblHoleColor.BackColor), maxLevel, 
        
         2
        
         );

![2010020917085414.jpg][]  
**轮廓的特性**  
 轮廓的特性有很多，下面一一介绍。

**1.轮廓的多边形逼近**  
 轮廓的多边形逼近指的是：使用多边形来近似表示一个轮廓。  
多边形逼近的目的是为了减少轮廓的顶点数目。  
多边形逼近的结果依然是一个轮廓，只是这个轮廓相对要粗旷一些。  
可以使用Contour<Point>.ApproxPoly方法或者cvApproxyPoly函数来对轮廓进行多边形逼近，示例代码如下：

contour 
       
        =
       
         firstContour.ApproxPoly(
       
        double
       
        .Parse(txtApproxParameter.Text), 
       
        2
       
        , 
       
        new
       
         MemStorage());

**2.轮廓的关键点**  
轮廓的关键点是：轮廓上包含曲线信息比较多的点。关键点是轮廓顶点的子集。  
可以使用cvFindDominantPoints函数来获取轮廓上的关键点，该函数返回的结果一个包含 关键点在轮廓顶点中索引 的序列。再次强调：是索引，不是具体的点。如果要得到关键点的具体坐标，可以用索引到轮廓上去找。  
以下代码演示了如何获取轮廓上的关键点：

![ExpandedBlockStart.gif][] 轮廓的关键点

![复制代码][copycode.gif]

//
        
         得到关键点信息
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         void
        
          GetDominantPointsInfo(Contour
        
         <
        
         Point
        
         >
        
          contour, 
        
         ref
        
          StringBuilder sbContour, 
        
         ref
        
          Image
        
         <
        
         Bgr, Byte
        
         >
        
          imageResult, 
        
         double
        
          parameter1, 
        
         double
        
          parameter2, 
        
         double
        
          parameter3, 
        
         double
        
          parameter4, Bgr dominantPointColor)
            {
                
        
         if
        
          (contour.Total 
        
         >
        
          
        
         2
        
         )
                {
                    MemStorage storage 
        
         =
        
          
        
         new
        
          MemStorage();
                    
        
         try
        
         
                    {
                        IntPtr ptrSeq 
        
         =
        
          cvFindDominantPoints(contour.Ptr, storage.Ptr, (
        
         int
        
         )CV_DOMINANT.CV_DOMINANT_IPAN, parameter1, parameter2, parameter3, parameter4);
                        Seq
        
         <
        
         int
        
         >
        
          seq 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Seq
        
         <
        
         int
        
         >
        
         (ptrSeq, storage);
                        sbContour.AppendFormat(
        
         "
        
         {0}个关键点：\r\n
        
         "
        
         , seq.Total);
                        
        
         for
        
          (
        
         int
        
          i 
        
         =
        
          
        
         0
        
         ; i 
        
         <
        
          seq.Total; i
        
         ++
        
         )
                        {
                            
        
         int
        
          idx 
        
         =
        
          seq[i];           
        
         //
        
         关键点序列中存储的数据 是 关键点在轮廓中所处位置的索引
        
         
    
        
                                 Point p 
        
         =
        
          contour[idx];     
        
         //
        
         得到关键点的坐标
        
         
    
        
                                 sbContour.AppendFormat(
        
         "
        
         {0}({1},{2}),
        
         "
        
         , idx, p.X, p.Y);
                            imageResult.Draw(
        
         new
        
          CircleF(
        
         new
        
          PointF(p.X, p.Y), 
        
         3
        
         ), dominantPointColor, 
        
         -
        
         1
        
         );
                        }
                        sbContour.Append(
        
         "
        
         \r\n
        
         "
        
         );
                    }
                    
        
         catch
        
          (CvException ex)
                    {
                        sbContour.AppendFormat(
        
         "
        
         在获取关键点时发生异常，错误描述：{0}，错误源：{1}，错误堆栈：{2}\r\n错误文件：{3}，函数名：{4}，行：{5}，错误内部描述：{6}\r\n
        
         "
        
         , ex.Message, ex.Source, ex.StackTrace, ex.FileName, ex.FunctionName, ex.Line, ex.ErrorStr);
                    }
                    
        
         catch
        
          (Exception e)
                    {
                        sbContour.AppendFormat(
        
         "
        
         在获取关键点时发生异常，错误描述：{0}，错误源：{1}，错误堆栈：{2}\r\n
        
         "
        
         , e.Message, e.Source, e.StackTrace);
                    }
                    
        
         finally
        
         
                    {
                        storage.Dispose();
                    }
                }
            }

![复制代码][copycode.gif]

**3.轮廓的周长和面积**  
轮廓的周长可以用Contour<Point>.Perimeter属性或者cvArcLength函数来获取。  
轮廓的面积可以用Contour<Point>.Area属性或者cvContourArea函数来获取。

**4.轮廓的边界框**  
 有三种常见的边界框：矩形、圆形、椭圆。  
（1）矩形：在图像处理系统中提供了一种叫Rectangle的矩形，不过它只能表达边垂直或水平的特例；OpenCv中还有一种叫Box的矩形，它跟数学上的矩形一致，只要4个角是直角即可。  
如果要获取轮廓的Rectangle，可以使用Contour<Point>.BoundingRectangle属性或者cvBoundingRect函数。  
如果要获取轮廓的Box，可以使用Contour<Point>.GetMinAreaRect方法或者cvMinAreaRect2函数。  
（2）圆形  
如果要获取轮廓的圆形边界框，可以使用cvMinEnclosingCircle函数。  
（3）椭圆  
如果要获取轮廓的椭圆边界框，可以使用cvFitEllipse2函数。  
下列代码演示了如何获取轮廓的各种边界框：

![ExpandedBlockStart.gif][] 轮廓的边界框

![复制代码][copycode.gif]

//
        
         得到边界框信息
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         void
        
          GetEdgeInfo(Contour
        
         <
        
         Point
        
         >
        
          contour, 
        
         string
        
          edge, 
        
         ref
        
          StringBuilder sbContour, 
        
         ref
        
          Image
        
         <
        
         Bgr, Byte
        
         >
        
          imageResult, Bgr edgeColor)
            {
                
        
         if
        
          (edge 
        
         ==
        
          
        
         "
        
         Rect
        
         "
        
         )
                    
        
         //
        
         矩形
        
         
    
        
                         imageResult.Draw(contour.BoundingRectangle, edgeColor, 
        
         2
        
         );
                
        
         else
        
          
        
         if
        
          (edge 
        
         ==
        
          
        
         "
        
         MinAreaRect
        
         "
        
         )
                {
                    
        
         //
        
         最小矩形
        
         
    
        
                         MCvBox2D box 
        
         =
        
          CvInvoke.cvMinAreaRect2(contour.Ptr, IntPtr.Zero);
                    PointF[] points 
        
         =
        
          box.GetVertices();
                    Point[] ps 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Point[points.Length];
                    
        
         for
        
          (
        
         int
        
          i 
        
         =
        
          
        
         0
        
         ; i 
        
         <
        
          points.Length; i
        
         ++
        
         )
                        ps[i] 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Point((
        
         int
        
         )points[i].X, (
        
         int
        
         )points[i].Y);
                    imageResult.DrawPolyline(ps, 
        
         true
        
         , edgeColor, 
        
         2
        
         );
                }
                
        
         else
        
          
        
         if
        
          (edge 
        
         ==
        
          
        
         "
        
         Circle
        
         "
        
         )
                {
                    
        
         //
        
         圆形
        
         
    
        
                         PointF center;
                    
        
         float
        
          radius;
                    CvInvoke.cvMinEnclosingCircle(contour.Ptr, 
        
         out
        
          center, 
        
         out
        
          radius);
                    imageResult.Draw(
        
         new
        
          CircleF(center, radius), edgeColor, 
        
         2
        
         );
                }
                
        
         else
        
         
                {
                    
        
         //
        
         椭圆
        
         
    
        
                         
        
         if
        
          (contour.Total 
        
         >=
        
          
        
         6
        
         )
                    {
                        MCvBox2D box 
        
         =
        
          CvInvoke.cvFitEllipse2(contour.Ptr);
                        imageResult.Draw(
        
         new
        
          Ellipse(box), edgeColor, 
        
         2
        
         );
                    }
                    
        
         else
        
         
                        sbContour.Append(
        
         "
        
         轮廓点数小于6，不能创建外围椭圆。\r\n
        
         "
        
         );
                }
            }

![复制代码][copycode.gif]

**5.轮廓的矩**  
 我们可以使用Contour<Point>.GetMoments方法或者cvMoments函数方便的得到轮廓的矩集，然后再相应的方法或函数获取各种矩。  
特定的矩：MCvMoments.GetSpatialMoment方法、cvGetSpatialMoment函数  
中心矩：MCvMoments.GetCentralMoment方法、cvGetCentralMoment函数  
归一化中心矩：MCvMoments.GetNormalizedCentralMoment方法、cvGetNormalizedCentralMoment函数  
Hu矩：MCvMoments.GetHuMoment方法、McvHuMoments.hu1～hu7字段、cvGetHuMoments函数  
以下代码演示了如何获取轮廓的矩：

![ExpandedBlockStart.gif][] 轮廓的矩

![复制代码][copycode.gif]

//
        
         得到各种矩的信息
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         void
        
          GetMomentsInfo(Contour
        
         <
        
         Point
        
         >
        
          contour, 
        
         ref
        
          StringBuilder sbContour)
            {
                
        
         //
        
         矩
        
         
    
        
                     MCvMoments moments 
        
         =
        
          contour.GetMoments();
                
        
         //
        
         遍历各种情况下的矩、中心矩及归一化矩，必须满足条件：xOrder>=0; yOrder>=0; xOrder+yOrder<=3;
        
         
    
        
                     
        
         for
        
          (
        
         int
        
          xOrder 
        
         =
        
          
        
         0
        
         ; xOrder 
        
         <=
        
          
        
         3
        
         ; xOrder
        
         ++
        
         )
                {
                    
        
         for
        
          (
        
         int
        
          yOrder 
        
         =
        
          
        
         0
        
         ; yOrder 
        
         <=
        
          
        
         3
        
         ; yOrder
        
         ++
        
         )
                    {
                        
        
         if
        
          (xOrder 
        
         +
        
          yOrder 
        
         <=
        
          
        
         3
        
         )
                        {
                            
        
         double
        
          spatialMoment 
        
         =
        
          moments.GetSpatialMoment(xOrder, yOrder);
                            
        
         double
        
          centralMoment 
        
         =
        
          moments.GetCentralMoment(xOrder, yOrder);
                            
        
         double
        
          normalizedCentralMoment 
        
         =
        
          moments.GetNormalizedCentralMoment(xOrder, yOrder);
                            sbContour.AppendFormat(
        
         "
        
         矩（xOrder：{0}，yOrder：{1}），矩：{2:F09}，中心矩：{3:F09}，归一化矩：{4:F09}\r\n
        
         "
        
         , xOrder, yOrder, spatialMoment, centralMoment, normalizedCentralMoment);
                        }
                    }
                }
                
        
         //
        
         Hu矩
        
         
    
        
                     MCvHuMoments huMonents 
        
         =
        
          moments.GetHuMoment();
                sbContour.AppendFormat(
        
         "
        
         Hu矩 h1：{0:F09}，h2：{1:F09}，h3：{2:F09}，h4：{3:F09}，h5：{4:F09}，h6：{5:F09}，h7：{6:F09}\r\n
        
         "
        
         , huMonents.hu1, huMonents.hu2, huMonents.hu3, huMonents.hu4, huMonents.hu5, huMonents.hu6, huMonents.hu7);
            }

![复制代码][copycode.gif]

**6.轮廓的轮廓树**  
轮廓树用来描述某个特定轮廓的内部特征。注意：轮廓树跟轮廓是一一对应的关系；轮廓树不用于描述多个轮廓之间的层次关系。  
可以用函数cvCreateContourTree来构造轮廓树。

IntPtr ptrTree1 
       
        =
       
         CvInvoke.cvCreateContourTree(contour1.Ptr, 
       
        new
       
         MemStorage().Ptr, thresholdOfCreate);

**7.轮廓的凸包和凸缺陷**  
 轮廓的凸包和凸缺陷用于描述物体的外形。凸包和凸缺陷很容易获得，不过我目前不知道它们到底怎么使用。  
如果要判断轮廓是否是凸的，可以用Contour<Point>.Convex属性和cvCheckContourConvexity函数。  
如果要获取轮廓的凸包，可以用Contour<Point>.GetConvexHull方法或者cvConvexHull2函数，返回的是包含顶点的序列。  
如果要获取轮廓的凸缺陷，可以用Contour<Point>.GetConvexityDefacts方法或者cvConvexityDefects函数。  
注意：EmguCv将缺陷的单词拼写错了，defect才是缺陷。  
以下代码演示了如何获取轮廓的凸包及凸缺陷：

![ExpandedBlockStart.gif][] 轮廓的凸包和凸缺陷

![复制代码][copycode.gif]

//
        
         得到凸包及缺陷信息
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         void
        
          GetConvexInfo(Contour
        
         <
        
         Point
        
         >
        
          contour,
        
         ref
        
          StringBuilder sbContour,
        
         ref
        
          Image
        
         <
        
         Bgr,Byte
        
         >
        
          imageResult)
            {
                
        
         if
        
          (
        
         !
        
         contour.Convex)    
        
         //
        
         判断轮廓是否为凸
        
         
    
        
                     {
                    
        
         //
        
         凸包
        
         
    
        
                         Seq
        
         <
        
         Point
        
         >
        
          convexHull 
        
         =
        
          contour.GetConvexHull(ORIENTATION.CV_CLOCKWISE);
                    
        
         //
        
         缺陷
        
         
    
        
                         Seq
        
         <
        
         MCvConvexityDefect
        
         >
        
          defects 
        
         =
        
          contour.GetConvexityDefacts(
        
         new
        
          MemStorage(), ORIENTATION.CV_CLOCKWISE);
                    
        
         //
        
         显示信息
        
         
    
        
                         sbContour.AppendFormat(
        
         "
        
         轮廓的凸包有{0}个点，依次为：
        
         "
        
         , convexHull.Total);
                    Point[] points 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Point[convexHull.Total];
                    
        
         for
        
          (
        
         int
        
          i 
        
         =
        
          
        
         0
        
         ; i 
        
         <
        
          convexHull.Total; i
        
         ++
        
         )
                    {
                        Point p 
        
         =
        
          convexHull[i];
                        points[i] 
        
         =
        
          p;
                        sbContour.AppendFormat(
        
         "
        
         {0},
        
         "
        
         , p);
                    }
                    sbContour.Append(
        
         "
        
         \r\n
        
         "
        
         );
                    imageResult.DrawPolyline(points, 
        
         true
        
         , 
        
         new
        
          Bgr(lblConvexColor.BackColor), 
        
         2
        
         );
                    MCvConvexityDefect defect;
                    sbContour.AppendFormat(
        
         "
        
         轮廓有{0}个缺陷，依次为：\r\n
        
         "
        
         , defects.Total);
                    
        
         for
        
          (
        
         int
        
          i 
        
         =
        
          
        
         0
        
         ; i 
        
         <
        
          defects.Total; i
        
         ++
        
         )
                    {
                        defect 
        
         =
        
          defects[i];
                        sbContour.AppendFormat(
        
         "
        
         缺陷：{0}，起点：{1}，终点：{2}，最深的点：{3}，深度：{4}\r\n
        
         "
        
         , i, defect.StartPoint, defect.EndPoint, defect.DepthPoint, defect.Depth);
                    }
                }
                
        
         else
        
         
                    sbContour.Append(
        
         "
        
         轮廓是凸的，凸包和轮廓一样。\r\n
        
         "
        
         );
            }

![复制代码][copycode.gif]

**8.轮廓的成对几何直方图**  
 成对几何直方图的资料比较少，我是这么理解的。  
（1）轮廓保存的是一系列的顶点，轮廓是由一系列线段组成的多边形。对于看起来光滑的轮廓（例如圆），只是线段条数比较多，线段长度比较短而已。实际上，电脑中显示的任何曲线都由线段组成。  
（2）每两条线段之间都有一定的关系，包括它们（或者它们的延长线）之间的夹角，两条线段的夹角范围是：(0,180)。  
（3）每两条线段上的点之间还有距离关系，包括最短（小）距离、最远（大）距离，以及平均距离。最大距离我用了一个偷懒的计算方法，我把轮廓外界矩形的对角线长度看作了最大距离。  
（4）成对几何直方图所用的统计数据包括了夹角和距离。  
可以用函数cvCalcPGH来计算轮廓的成对几何直方图，示例代码如下：

![ExpandedBlockStart.gif][] 轮廓的成对几何直方图

![复制代码][copycode.gif]

//
        
         生成成对几何直方图
        
         
    
        
                     Rectangle rect1 
        
         =
        
          contour1.BoundingRectangle;
                
        
         float
        
          maxDist1 
        
         =
        
          (
        
         float
        
         )Math.Sqrt(rect1.Width 
        
         *
        
          rect1.Width 
        
         +
        
          rect1.Height 
        
         *
        
          rect1.Height); 
        
         //
        
         轮廓的最大距离：这里使用轮廓矩形边界框的对角线长度
        
         
    
        
                     
        
         int
        
         [] bins1 
        
         =
        
          
        
         new
        
          
        
         int
        
         [] { 
        
         60
        
         , 
        
         20
        
          };
                RangeF[] ranges1 
        
         =
        
          
        
         new
        
          RangeF[] { 
        
         new
        
          RangeF(0f, 180f), 
        
         new
        
          RangeF(0f, maxDist1) };     
        
         //
        
         直方图第0维为角度，范围在(0,180)，第2维为轮廓两条边缘线段的距离
        
         
    
        
                     DenseHistogram hist1 
        
         =
        
          
        
         new
        
          DenseHistogram(bins1, ranges1);
                CvInvoke.cvCalcPGH(contour1.Ptr, hist1.Ptr);

![复制代码][copycode.gif]

![2010020917093724.jpg][]

**轮廓的匹配**  
如果要比较两个物体，可供选择的特征很多。如果要判断某个人的性别，可以根据他（她）头发的长短来判断，这很直观，在长发男稀有的年代准确率也很高。也可以根据这个人尿尿的射程来判断，如果射程大于0.50米，则是男性。总之，方法很多，不一而足。  
我们在上文中得到了轮廓的这么多特征，它们也可以用于进行匹配。典型的轮廓匹配方法有：Hu矩匹配、轮廓树匹配、成对几何直方图匹配。  
**1.Hu矩匹配**  
轮廓的Hu矩对包括缩放、旋转和镜像映射在内的变化具有不变性。Contour<Point>.MatchShapes方法和cvMatchShapes函数可以很方便的实现对2个轮廓间的匹配。  
**2.轮廓树匹配**  
用树的形式比较两个轮廓。cvMatchContourTrees函数实现了轮廓树的对比。  
**3.成对几何直方图匹配**  
 在得到轮廓的成对几何直方图之后，可以使用直方图对比的方法来进行匹配。如果您和我一样忘记了直方图的对比方式，可以看看我写的另一篇文章《颜色直方图的计算、显示、处理、对比及反向投影(How to Use Histogram? Calculate, Show, Process, Compare and BackProject)》。

各种轮廓匹配的示例代码如下：

![ExpandedBlockStart.gif][] 轮廓的匹配

![复制代码][copycode.gif]

//
        
         开始匹配
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         void
        
          btnStartMatch_Click(
        
         object
        
          sender, EventArgs e)
            {
                
        
         //
        
         准备轮廓（这里只比较最外围的轮廓）
        
         
    
        
                     Image
        
         <
        
         Bgr, Byte
        
         >
        
          image1 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Image
        
         <
        
         Bgr, 
        
         byte
        
         >
        
         ((Bitmap)pbImage1.Image);
                Image
        
         <
        
         Bgr, Byte
        
         >
        
          image2 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Image
        
         <
        
         Bgr, 
        
         byte
        
         >
        
         ((Bitmap)pbImage2.Image);
                Image
        
         <
        
         Gray, Byte
        
         >
        
          imageGray1 
        
         =
        
          image1.Convert
        
         <
        
         Gray, Byte
        
         >
        
         ();
                Image
        
         <
        
         Gray, Byte
        
         >
        
          imageGray2 
        
         =
        
          image2.Convert
        
         <
        
         Gray, Byte
        
         >
        
         ();
                Image
        
         <
        
         Gray, Byte
        
         >
        
          imageThreshold1 
        
         =
        
          imageGray1.ThresholdBinaryInv(
        
         new
        
          Gray(128d), 
        
         new
        
          Gray(255d));
                Image
        
         <
        
         Gray, Byte
        
         >
        
          imageThreshold2 
        
         =
        
          imageGray2.ThresholdBinaryInv(
        
         new
        
          Gray(128d), 
        
         new
        
          Gray(255d));
                Contour
        
         <
        
         Point
        
         >
        
          contour1 
        
         =
        
          imageThreshold1.FindContours(CHAIN_APPROX_METHOD.CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, RETR_TYPE.CV_RETR_EXTERNAL);
                Contour
        
         <
        
         Point
        
         >
        
          contour2 
        
         =
        
          imageThreshold2.FindContours(CHAIN_APPROX_METHOD.CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, RETR_TYPE.CV_RETR_EXTERNAL);
                
        
         /*
        
         if (contour1.Perimeter / 50 > 2 && contour2.Perimeter / 50 > 2)
                {
                    contour1 = contour1.ApproxPoly(contour1.Perimeter / 50, 2, new MemStorage());    //对轮廓进行多边形逼近（参数设为轮廓周长的1/50）
                    contour2 = contour2.ApproxPoly(contour2.Perimeter / 50, 2, new MemStorage());
                }
        
         */
        
         
                
        
         //
        
         进行匹配
        
         
    
        
                     
        
         string
        
          result 
        
         =
        
          
        
         ""
        
         ;
                
        
         if
        
          (rbHuMoments.Checked)
                    result 
        
         =
        
          MatchShapes(contour1, contour2);       
        
         //
        
         Hu矩匹配
        
         
    
        
                     
        
         else
        
          
        
         if
        
          (rbContourTree.Checked)
                    result 
        
         =
        
          MatchContourTrees(contour1, contour2); 
        
         //
        
         轮廓树匹配
        
         
    
        
                     
        
         else
        
          
        
         if
        
          (rbPGH.Checked)
                    result 
        
         =
        
          MatchPghHist(contour1, contour2);      
        
         //
        
         成对几何直方图匹配
        
         
    
        
                     txtResult.Text 
        
         +=
        
          result;
            }
    
            
        
         //
        
         Hu矩匹配
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         string
        
          MatchShapes(Contour
        
         <
        
         Point
        
         >
        
          contour1, Contour
        
         <
        
         Point
        
         >
        
          contour2)
            {
                
        
         //
        
         匹配方法
        
         
    
        
                     CONTOURS_MATCH_TYPE matchType 
        
         =
        
          rbHuI1.Checked 
        
         ?
        
          CONTOURS_MATCH_TYPE.CV_CONTOUR_MATCH_I1 : (rbHuI2.Checked 
        
         ?
        
          CONTOURS_MATCH_TYPE.CV_CONTOURS_MATCH_I2 : CONTOURS_MATCH_TYPE.CV_CONTOURS_MATCH_I3);
                Stopwatch sw 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Stopwatch();
                sw.Start();
                
        
         //
        
         匹配
        
         
    
        
                     
        
         double
        
          matchValue 
        
         =
        
          contour1.MatchShapes(contour2, matchType);
                sw.Stop();
                
        
         double
        
          time 
        
         =
        
          sw.Elapsed.TotalMilliseconds;
                
        
         return
        
          
        
         string
        
         .Format(
        
         "
        
         Hu矩匹配（{0:G}），结果：{1:F05}，用时：{2:F05}毫秒\r\n
        
         "
        
         , matchType, matchValue, time);
            }
    
            
        
         //
        
         轮廓树匹配
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         string
        
          MatchContourTrees(Contour
        
         <
        
         Point
        
         >
        
          contour1, Contour
        
         <
        
         Point
        
         >
        
          contour2)
            {
                
        
         //
        
         生成轮廓树
        
         
    
        
                     
        
         double
        
          thresholdOfCreate 
        
         =
        
          
        
         double
        
         .Parse(txtThresholdOfCreateContourTrees.Text); 
        
         //
        
         生成轮廓树的阀值
        
         
    
        
                     IntPtr ptrTree1 
        
         =
        
          CvInvoke.cvCreateContourTree(contour1.Ptr, 
        
         new
        
          MemStorage().Ptr, thresholdOfCreate);
                IntPtr ptrTree2 
        
         =
        
          CvInvoke.cvCreateContourTree(contour2.Ptr, 
        
         new
        
          MemStorage().Ptr, thresholdOfCreate);
                
        
         //
        
         匹配
        
         
    
        
                     
        
         double
        
          thresholdOfMatch 
        
         =
        
          
        
         double
        
         .Parse(txtThresholdOfMatchContourTrees.Text);   
        
         //
        
         比较轮廓树的阀值
        
         
    
        
                     Stopwatch sw 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Stopwatch();
                sw.Start();
                
        
         double
        
          matchValue 
        
         =
        
          CvInvoke.cvMatchContourTrees(ptrTree1, ptrTree2, MATCH_CONTOUR_TREE_METHOD.CONTOUR_TREES_MATCH_I1, thresholdOfMatch);
                sw.Stop();
                
        
         double
        
          time 
        
         =
        
          sw.Elapsed.TotalMilliseconds;
                
        
         return
        
          
        
         string
        
         .Format(
        
         "
        
         轮廓树匹配（生成轮廓树的阀值：{0}，比较轮廓树的阀值：{1}），结果：{2:F05}，用时：{3:F05}毫秒\r\n
        
         "
        
         , thresholdOfCreate, thresholdOfMatch, matchValue, time);
            }
    
            
        
         //
        
         成对几何直方图匹配
        
         
    
        
                 
        
         private
        
          
        
         string
        
          MatchPghHist(Contour
        
         <
        
         Point
        
         >
        
          contour1, Contour
        
         <
        
         Point
        
         >
        
          contour2)
            {
                
        
         //
        
         生成成对几何直方图
        
         
    
        
                     Rectangle rect1 
        
         =
        
          contour1.BoundingRectangle;
                
        
         float
        
          maxDist1 
        
         =
        
          (
        
         float
        
         )Math.Sqrt(rect1.Width 
        
         *
        
          rect1.Width 
        
         +
        
          rect1.Height 
        
         *
        
          rect1.Height); 
        
         //
        
         轮廓的最大距离：这里使用轮廓矩形边界框的对角线长度
        
         
    
        
                     
        
         int
        
         [] bins1 
        
         =
        
          
        
         new
        
          
        
         int
        
         [] { 
        
         60
        
         , 
        
         20
        
          };
                RangeF[] ranges1 
        
         =
        
          
        
         new
        
          RangeF[] { 
        
         new
        
          RangeF(0f, 180f), 
        
         new
        
          RangeF(0f, maxDist1) };     
        
         //
        
         直方图第0维为角度，范围在(0,180)，第2维为轮廓两条边缘线段的距离
        
         
    
        
                     DenseHistogram hist1 
        
         =
        
          
        
         new
        
          DenseHistogram(bins1, ranges1);
                CvInvoke.cvCalcPGH(contour1.Ptr, hist1.Ptr);
                Rectangle rect2 
        
         =
        
          contour2.BoundingRectangle;
                
        
         float
        
          maxDist2 
        
         =
        
          (
        
         float
        
         )Math.Sqrt(rect2.Width 
        
         *
        
          rect2.Width 
        
         +
        
          rect2.Height 
        
         *
        
          rect2.Height);
                
        
         int
        
         [] bins2 
        
         =
        
          
        
         new
        
          
        
         int
        
         [] { 
        
         60
        
         , 
        
         20
        
          };
                RangeF[] ranges2 
        
         =
        
          
        
         new
        
          RangeF[] { 
        
         new
        
          RangeF(0f, 180f), 
        
         new
        
          RangeF(0f, maxDist2) };
                DenseHistogram hist2 
        
         =
        
          
        
         new
        
          DenseHistogram(bins2, ranges2);
                CvInvoke.cvCalcPGH(contour2.Ptr, hist2.Ptr);
                
        
         //
        
         匹配
        
         
    
        
                     Stopwatch sw 
        
         =
        
          
        
         new
        
          Stopwatch();
                sw.Start();
                
        
         double
        
          compareResult;
                HISTOGRAM_COMP_METHOD compareMethod 
        
         =
        
          rbHistCorrel.Checked 
        
         ?
        
          HISTOGRAM_COMP_METHOD.CV_COMP_CORREL : (rbHistChisqr.Checked 
        
         ?
        
          HISTOGRAM_COMP_METHOD.CV_COMP_CHISQR : (rbHistIntersect.Checked 
        
         ?
        
          HISTOGRAM_COMP_METHOD.CV_COMP_INTERSECT : HISTOGRAM_COMP_METHOD.CV_COMP_BHATTACHARYYA));
                
        
         if
        
          (rbHistEmd.Checked)
                {
                    
        
         //
        
         EMD
                    
        
         //
        
         将直方图转换成矩阵
        
         
    
        
                         Matrix
        
         <
        
         Single
        
         >
        
          matrix1 
        
         =
        
          FormProcessHist.ConvertDenseHistogramToMatrix(hist1);
                    Matrix
        
         <
        
         Single
        
         >
        
          matrix2 
        
         =
        
          FormProcessHist.ConvertDenseHistogramToMatrix(hist2);
                    compareResult 
        
         =
        
          CvInvoke.cvCalcEMD2(matrix1.Ptr, matrix2.Ptr, DIST_TYPE.CV_DIST_L2, 
        
         null
        
         , IntPtr.Zero, IntPtr.Zero, IntPtr.Zero, IntPtr.Zero);
                    matrix1.Dispose();
                    matrix2.Dispose();
                }
                
        
         else
        
         
                {
                    
        
         //
        
         直方图对比方式
        
         
    
        
                         hist1.Normalize(1d);
                    hist2.Normalize(1d);
                    compareResult 
        
         =
        
          CvInvoke.cvCompareHist(hist1.Ptr, hist2.Ptr, compareMethod);
                }
                sw.Stop();
                
        
         double
        
          time 
        
         =
        
          sw.Elapsed.TotalMilliseconds;
                
        
         return
        
          
        
         string
        
         .Format(
        
         "
        
         成对几何直方图匹配（匹配方式：{0}），结果：{1:F05}，用时：{2:F05}毫秒\r\n
        
         "
        
         , rbHistEmd.Checked 
        
         ?
        
          
        
         "
        
         EMD
        
         "
        
          : compareMethod.ToString(
        
         "
        
         G
        
         "
        
         ), compareResult, time);
            }

![复制代码][copycode.gif]

![2010020917101646.jpg][]

通过以上代码，可以计算出两个轮廓对比的值，但是这些值具体代表什么意义呢？实际上，我目前还不清楚，需要进行大量的试验才行。

[http_www.cnblogs.com_xrwang_archive_2010_02_09_HowToUseContour.html]: http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/09/HowToUseContour.html
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[2010020917093724.jpg]: /images/20220529/dbb3c186e0b345eba1d68993dd46eec8.png
[2010020917101646.jpg]: /images/20220529/07e9a1bf4fc84c9bada316e2d5c025b5.png