在网上看到基于opencv3.0之前的API实现不规则ROI的提取，我自己试了一下发现opencv3.0不行，第一想法是我写的有问题，最后发现是API的改版。原理很简单。

目标：提取黑线作为ROI

 

原理：先滤波-->>灰度化-->>二值化-->>边缘提取-->>寻找图像轮廓-->>轮廓画在一张空图像-->>水漫填充图像轮廓区域-->>两个图像与操作

 

灰度化：

二值化：

 边缘提取：

空白图像画轮廓：

水漫之后的图像：

与操作之后图像：

 

 为了效果明显，我画边界的时候用的是粗实线，而程序求解的是最大边，所以看起来边缘不是很理想，实际操作可以优化

 

程序：

 

1 #include
     
       2 #include 
      
        3 #include 
       
         4 using namespace cv; 5 using namespace std; 6  7 int Threshold_Value = 50; 8 const int Threshold_Max_value = 255; 9 const int Threshold_type_value = 3;10 double g_Area = 0;11 12 RNG rng(12345);13 14 Mat input_image, threshold_image, output_image, Middle_image;15 16 void Threshold_Image_Bar(int, void *);17 18 int main(int argc, char**argv)19 {20     input_image = imread("1.jpg");21     if (input_image.data == NULL) {22         return -1; cout << "can't open image.../";23     }24     imshow("Sourse Image", input_image);25     blur(input_image, Middle_image, Size(3, 3), Point(-1, -1), 4);26     imshow("Blur Image", Middle_image);27     cvtColor(Middle_image, Middle_image, COLOR_RGB2GRAY);28     imshow("Gray Image", Middle_image);29     namedWindow("Threshold Image", 1);30     createTrackbar("阈值调整", "Threshold Image", &Threshold_Value, 255, Threshold_Image_Bar);31     Threshold_Image_Bar(0, 0);32     waitKey(0);33     return 0;34 }35 36 void Threshold_Image_Bar(int, void *)37 {38     threshold(Middle_image, threshold_image, 90, 255, 3);39     Canny(threshold_image, threshold_image, Threshold_Value, Threshold_Value * 3);40     imshow("Threshold Image", threshold_image);41 42     vector
        
         
          > contours;43     vector
          
            hireachy;44 findContours(threshold_image, contours, hireachy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(-1, -1));45 char flag_count = 0;46 Mat Show_threImage = Mat::zeros(threshold_image.size(), CV_8UC3);47 RotatedRect MinRect;48 for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)49 {50 const Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));51 drawContours(Show_threImage, contours, static_cast
           
            (i), color, 2, 8, hireachy, 0, Point());52 //----利用面积进行判断是否为最大区域------//53 double area = contourArea(contours[i]);54 g_Area = g_Area > area ? g_Area : area;55 flag_count = (area == g_Area) ? static_cast
            
             (i) : flag_count;//记录最大边界56 }57 imshow("Draw_Image_Contours", Show_threImage);58 59 Mat gray, Change_image = Mat::zeros(input_image.size(), input_image.type());60 gray.create(input_image.size(), input_image.type());61 drawContours(gray, contours, flag_count, Scalar(255, 255, 255), 2, 8, hireachy, 0, Point());62 Rect s = boundingRect(contours[flag_count]);//为了找内部的一个种子点，自己随便定义也可以63 floodFill(gray, Point(s.x + s.width / 2, s.y + s.height / 2), Scalar(255, 255, 255));//黑色区域变成白色，遇到白色区域停止64 imshow("123", gray);65 bitwise_and(input_image, gray, gray);66 imshow("wjy", gray);67 68 }