轉自：http://hi.baidu.com/irmosgarden/blog/item/8ce0174c54b307fad72afcbc.html

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// m_imgFeature為黑白目標圖像，白色為前景，黑色為背景

// 注意此函數會修改m_imgFeature內容。若其不可更改，應另建立副本

// 1. count contour
CvMemStorage* storage = 0;
storage = cvCreateMemStorage(0);???????? //開辟默認大小的空間
CvSeq* contour = 0;
cvFindContours( m_imgFeature, storage, &contour, sizeof(CvContour), CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE );?????? // 查找外邊緣

int num = 0;
for( ; contour != 0; contour = contour->h_next )
{
?? CvRect rect;
?? rect = cvBoundingRect(contour,0);?????? // 轉化為點列
?? m_arrLine.SetSize(num+1);
?? m_arrLine.GetAt(num).SetLine(rect.x,rect.x+rect.width ,rect.y,rect.y+rect.height);
?? num = num+1;??

???? for( i = 0; i < contour->total; i++ )
???? {
??????? CvPoint* line = (CvPoint*)cvGetSeqElem(contour,i);
??????? cvLine( color_dst, line[0], line[1], CV_RGB(255,0,0), 3, 8 );
??? }
}

// .release
cvReleaseMemStorage(&storage);

//end of code

cvFindContours的第5個參數

CV_RETR_EXTERNAL??? 查找外邊緣，各邊緣以指針h_next相連

CV_RETR_LIST?????????????? 查找所有邊緣（包含內部空洞），各邊緣以指針h_next相連

CV_RETR_CCOMP???????? 查找所有邊緣（包含內部空洞）

轉自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4bc179a80100hs50.html

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cvFindContours函數使用說明

函數cvFindContours從二值圖像中檢索輪廓，并返回檢測到的輪廓的個數。first_contour的值由函數填充返回，它的值將為第一個外輪廓的指針，當沒有輪廓被檢測到時為NULL。其它輪廓可以使用h_next和v_next連接，從first_contour到達。

int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,
? ?? ?? ?? ?? ?? ???int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST,
? ?? ?? ?? ?? ?? ???int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, CvPoint offset=cvPoint(0,0) );

image
8比特單通道的源二值圖像。非零像素作為1處理，0像素保存不變。從一個灰度圖像得到二值圖像的函數有：cvThreshold，cvAdaptiveThreshold和cvCanny。

storage
返回輪廓的容器。

first_contour
輸出參數，用于存儲指向第一個外接輪廓。

header_size
header序列的尺寸.如果選擇method = CV_CHAIN_CODE, 則header_size >= sizeof(CvChain)；其他，則
header_size >= sizeof(CvContour)。

mode
檢索模式，可取值如下：
CV_RETR_EXTERNAL：只檢索最外面的輪廓；
CV_RETR_LIST：檢索所有的輪廓，并將其放入list中；
CV_RETR_CCOMP：檢索所有的輪廓，并將他們組織為兩層：頂層是各部分的外部邊界，第二層是空洞的邊界；
CV_RETR_TREE：檢索所有的輪廓，并重構嵌套輪廓的整個層次。

method
邊緣近似方法（除了CV_RETR_RUNS使用內置的近似，其他模式均使用此設定的近似算法）。可取值如下：
CV_CHAIN_CODE：以Freeman鏈碼的方式輸出輪廓，所有其他方法輸出多邊形（頂點的序列）。
CV_CHAIN_APPROX_NONE：將所有的連碼點，轉換成點。
CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE：壓縮水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函數只保留他們的終點部分。
CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用the flavors of Teh-Chin chain近似算法
的一種。
CV_LINK_RUNS：通過連接水平段的1，使用完全不同的邊緣提取算法。使用CV_RETR_LIST檢索模式能使用此方法。

offset
偏移量，用于移動所有輪廓點。當輪廓是從圖像的ROI提取的，并且需要在整個圖像中分析時，這個參數將很有用。

討論部分cvDrawContours中的案例顯示了任何使用輪廓檢測連通區域。輪廓可以用于形狀分析和目標識別——可以參考文件夾OpenCV sample中的squares.c。