c++版本opencv计算灰度图像的轮廓点

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代码

#include&lt;iostream&gt;
#include&lt;opencv.hpp&gt;


int main()
{
	std::string imgPath("D:\prostate_run\result_US_20230804_141531\mask\us\104.bmp");
	cv::Mat imgGray = cv::imread(imgPath, 0);

	cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(5, 5));
	cv::morphologyEx(imgGray, imgGray, cv::MORPH_OPEN, kernel);
	
	/*cv::imshow("w", imgGray);
	cv::waitKey();*/

	// 二值化
	cv::Mat binary;
	cv::threshold(imgGray, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);

	/*cv::imshow("w", binary);
	cv::waitKey();*/

	std::vector<std::vector<cv::Point&gt;&gt; contours;
	std::vector<cv::Vec4i> hierachy;
	cv::findContours(binary, contours, hierachy, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

	std::cout << contours.size() << std::endl;

	// 
	cv::Mat contourImage = cv::Mat::zeros(imgGray.size(), CV_8UC3);
	cv::Scalar redColor = cv::Scalar(0, 0, 255);
	cv::drawContours(contourImage, contours, 0, redColor, 1, cv::LINE_8);
	/*cv::imshow("w", contourImage);
	cv::waitKey();*/

	//
	std::cout << contours[0].size() << std::endl;
	cv::Mat contourImage2 = cv::Mat::zeros(imgGray.size(), CV_8UC3);
	
	for (int i = 0; i < contours[0].size(); ++i)
	{
		cv::Point point = contours[0][i];

		cv::circle(contourImage2, point, 1, redColor, -1);

	}
	cv::imshow("w2", contourImage2);
	cv::waitKey();

	return 0;
}