如何在C#中使用OpenCVSharp实现一个轮廓检测功能？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
OpenCv提供了函数 findContours()用于对物体轮廓进行检测，该函数实现算法是由S.suzuki K.Abe于1985年发表的。OpenCVSharp封装了这个函数，有2个参数（contours，hierarchy）要做特别的说明。
public static void FindContours(InputOutputArray image, out Point[][] contours, out HierarchyIndex[] hierarchy, RetrievalModes mode, ContourApproximationModes method, Point? offset = null);
解析：contours 的类型是Point[][]，它相当于OpenCV中的Vector<Vector<Point>> contours,存储多个轮廓，每个轮廓是由若干个点组成，可以在该函数前声明Point[][] contours;，在C#中没有赋值的变量在用的时候是不允许的，因为它是输出的结果，可以不需要给它new空间，但必须在函数的参数中声明是out；参数hierarchy为包含图像拓扑结构的信息，它是HierarchyIndex[]类型，这是输入的结果，同样要在函数的参数中声明为out。具体代码如下：
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Extensions;
namespace OpenCvSharp_03
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Mat srcImage = Cv2.ImRead(@"D:\MyData\circle.jpg");
Mat dst_Image = MyFindContours(srcImage);
Cv2.ImShow("srcImage:", srcImage);
Cv2.ImShow("contours", dst_Image);
Cv2.WaitKey();
}
public static Mat MyFindContours(Mat srcImage)
{
//转化为灰度图
Mat src_gray = new Mat();
Cv2.CvtColor(srcImage, src_gray, ColorConversionCodes.RGB2GRAY);
//滤波
Cv2.Blur(src_gray, src_gray, new Size(3, 3));
//Canny边缘检测
Mat canny_Image = new Mat();
Cv2.Canny(src_gray, canny_Image, 100, 200);
//获得轮廓
Point[][] contours;
HierarchyIndex[] hierarchly;
Cv2.FindContours(canny_Image,out contours,out hierarchly, RetrievalModes.Tree,ContourApproximationModes.ApproxSimple,new Point(0,0));
//将结果画出并返回结果
Mat dst_Image = Mat.Zeros(canny_Image.Size(),srcImage.Type());
Random rnd = new Random();
for (int i = 0; i < contours.Length; i++)
{
Scalar color = new Scalar(rnd.Next(0,255),rnd.Next(0,255),rnd.Next(0,255));
Cv2.DrawContours(dst_Image, contours, i, color, 2,LineTypes.Link8, hierarchly);
}
return dst_Image;
}
}
}我封装好了MyFindContours()这个函数，方便大家调用进行测试
测试结果如下：
看完上述内容，你们掌握如何在C#中使用OpenCVSharp实现一个轮廓检测功能的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！
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