先看提取輪廓的程式碼：

	Mat image = imread("D:/picture/images/binaryGroup.bmp",0);
	if(!image.data)
		return -1;
	imshow("源影象",image);

	//獲取輪廓
	std::vector<std::vector<Point>> contours;
	//獲取輪廓：
	findContours(image,			//影象
		contours,				//輪廓點
						//包含影象拓撲結構的資訊（可選引數，這裡沒有選）
		CV_RETR_EXTERNAL,			//獲取輪廓的方法（這裡獲取外圍輪廓）
		CV_CHAIN_APPROX_NONE);		//輪廓近似的方法（這裡不近似，獲取全部輪廓）
	//列印輪廓資訊
	std::cout<<"共有外圍輪廓："<<contours.size()<<"條"<<std::endl;
	std::vector<std::vector<Point>>::const_iterator itContours = contours.begin();
	for(;itContours != contours.end();++itContours)
	{
		std::cout<<"每個輪廓的長度: "<<itContours->size()<<std::endl;
	}
 

注意到輪廓的儲存格式為std::vector<std::vector<Point>>，他說明整個輪廓是若干條輪廓按一定順序組成的，而每個輪廓中的點也是有順序的。

畫出輪廓就比較簡單了：

	//畫出輪廓
	Mat result(image.size(),CV_8U,Scalar(255));
	//畫出輪廓，引數為：畫板，輪廓，輪廓指示（這裡畫出所有輪廓），顏色，線粗
	drawContours(result,contours,-1,Scalar(0),2);
	imshow("提取外圍輪廓",result);

還要注意提取輪廓的方法還有很多種，比如CV_RETR_LIST代表所有輪廓

	findContours(image,			//影象
		contours,				//輪廓點
						//包含影象拓撲結構的資訊（可選引數，這裡沒有選）
		CV_RETR_LIST,			//獲取輪廓的方法（這裡獲取所有輪廓）
		CV_CHAIN_APPROX_NONE);		//輪廓近似的方法（這裡不近似，獲取全部輪廓
	//畫出輪廓
	drawContours(result,contours,-1,Scalar(0),2);
	imshow("提取所有輪廓",result);

通常，這樣提取的輪廓包含一些我們不希望的輪廓（比如一些小洞），或者假如我們知道我們感興趣的物體輪廓的大概範圍時，我們就可以用下面的辦法縮小目標範圍：

	//除去太長或者太短的輪廓
	int cmin = 100;
	int cmax = 1000;
	std::vector<std::vector<Point>>::const_iterator itc = contours.begin();
	while(itc != contours.end())
	{
		if(itc->size() < cmin || itc->size() > cmax)
			itc = contours.erase(itc);
		else
			++itc;
	}
	
	//把結果畫在源影象上：
	Mat original = imread("D:/picture/images/group.jpg");
	if(!original.data)
		return -1;
	drawContours(original,contours,-1,Scalar(255,255,255),2);
	imshow("動物的輪廓",original);

	//將輪廓重繪於白板上
	result.setTo(Scalar(255));
	drawContours(result,contours,-1,Scalar(0),1);

怎麼提取輪廓的特徵呢？OpenCV提供了很多函式，我們展示其中的幾個：

	//輪廓的形狀描述子
	//外接矩形
	Rect r0 = boundingRect(Mat(contours[0]));
	rectangle(result,r0,Scalar(0),2);

	//最小外接圓
	float radius;
	Point2f center;
	minEnclosingCircle(Mat(contours[1]),center,radius);
	circle(result,Point(center),static_cast<int>(radius),Scalar(0),2);

	//多邊形估計
	std::vector<Point> poly;
	//引數為：輸入影象的2維點集，輸出結果，估計精度，是否閉合
	approxPolyDP(Mat(contours[2]),poly,5,true);
	std::cout<<"多邊形大小："<<poly.size()<<std::endl;
	//畫出結果
	std::vector<Point>::const_iterator itp = poly.begin();
	while(itp != poly.end()-1)
	{
		line(result,*itp,*(itp+1),Scalar(0),2);
		++itp;
	}
	//將第一個點和最後一點連起來
	line(result,*(poly.begin()),*(poly.end()-1),Scalar(128),2);


	//計算凸包
	std::vector<Point> hull;
	convexHull(Mat(contours[3]),hull);
	std::vector<cv::Point>::const_iterator it= hull.begin();
	while(it != (hull.end()-1))
	{
		line(result,*it,*(it+1),Scalar(0),2);
		++it;
	}
	line(result,*(hull.begin()),*(hull.end()-1),Scalar(0),2);
	

	//計算矩資訊
	itc = contours.begin();
	while(itc != contours.end())
	{
		//計算所有的距
		Moments mom = moments(Mat(*itc++));
		//計算並畫出質心
		circle(result,Point(mom.m10/mom.m00,mom.m01/mom.m00),2,Scalar(2),2);
	}
	imshow("形狀描述子",result);

我們再次看到，輪廓的確是有順序的。值得注意的是矩資訊：OpenCV提供了一個結構體Moments，它的元素就是計算好的矩資訊，裡面存放了常用的距。

其實，OpenCV還提供了許多其他的形狀描述子，比如函式cv::minAreaRect計算了最小外界傾斜的矩形。函式cv::contourArea估計輪廓區域的面積（裡面的畫素數）。函式cv::pointPolygonTest計算一個點是否在輪廓內，cv::matchShapes測量了2兩個輪廓的相似程度等等。這裡就不一一介紹了。