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       OpenCV的Findcontours()函数原理来源于一篇名为《Topological Structural Analysis of Digitized Binary Images by Border Following》的论文。该论文详细介绍了算法的实现实现，并提供了算法的源码源代码。

       在论文中，实现对于一些关键定义进行了阐述：

       1. 轮廓点：在一个4-或8-邻域内，源码如果存在一个像素为0的实现.net源码加密点，则该点为轮廓点。源码

       2. 连通区域的实现环绕：对于两个相邻的连通区域S1和S2，如果S1上任意一个点的源码四个方向都能到达S2，那么S2环绕S1。实现

       3. 外轮廓和孔轮廓：外轮廓是源码指像素为1的连通域内被像素为0的连通域环绕的轮廓点，孔轮廓是实现指像素为0的连通区域被像素为1的连通区域环绕的轮廓点。

       4. 父轮廓：定义了层级关系，源码例如，实现对于一个像素为1的源码连通区域S1和一个像素为0的连通区域S2，如果S2环绕S1，则S1的父轮廓为环绕S2的值为1的像素。

       轮廓扫描过程中，从左到右、app javaweb源码从上到下的顺序扫描，根据扫描到的边界起始点判断轮廓类型。找到起始点后，根据上一个轮廓的编号判断父轮廓。最后，通过border following找到该轮廓的所有点。

       在实现过程中，需要定义输入，初始化NBD为1，opengl透视源码LNBD为1。在每一行扫描开始时，LNBD重置为1。根据当前扫描到的像素值，不断更新当前点，并绕着该点逆时针旋转寻找下一点，并不断更新像素值。

       在实现过程中，遇到了一个问题，蛟龙指标源码即当像素左边和右边同时为0时，需要进行特殊处理。因为轮廓是逆时针寻找，所以可以通过寻找的方位判断该赋值NBD还是-NBD。具体实现可以参考代码。

       修正后，结果与论文一致。有兴趣的朋友可以查看代码。

       结果图展示了轮廓编号、成交天机源码frame边缘、子轮廓、父轮廓、轮廓开始索引和轮廓类型等信息。

图像轮廓和分水岭算法

       图像轮廓和分水岭算法在图像处理中扮演着关键角色。findContours()函数是寻找二值图像中轮廓的核心工具，它能检测轮廓后，通过drawContours()函数将这些轮廓清晰地呈现出来，便于分析和理解图像结构。

       drawContours()函数则用于在原始图像中精确地绘制轮廓，无论是外部轮廓还是内部结构，都能清晰可见。例如，通过运用图像平滑技术（blur()函数）和边缘检测技术（canny()函数），可以动态地根据滑动条调整，实时显示出图形的轮廓变化。

       对于分水岭算法，它在图像分割中有独特应用。尽管具体的例子代码没有在文中给出，但通过该算法，图像可以被分割成不同的区域，像是水在地形中的自然流动。分水岭算法的结果通常以视觉效果的形式展示，直观地揭示图像的结构差异。

       如果你对图像处理算法感兴趣，特别是OpenCV的相关技术，不妨关注我的微信公众号“OpenCV图像处理算法”。在这里，我将分享我在学习过程中的经验，包括特征提取、目标跟踪、定位、机器学习和深度学习等多个领域的实例，每篇文章都包含详细的源码和相关资料，期待与你一同探索和学习。