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

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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：

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：

 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

查找用Freeman链码表示的轮廓

（2）遍历Freeman链码上的点

读取Freeman链码上的点

    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：

遍历轮廓

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：

绘制轮廓

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：

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：

轮廓的关键点

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：

轮廓的边界框

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：

轮廓的矩

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。

 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：

轮廓的凸包和凸缺陷

 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：

轮廓的成对几何直方图

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：

轮廓的匹配

    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。

感谢您耐心看完本文，希望对您有所帮助。

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

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