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// 1. count contour CvMemStorage* storage = 0;
storage = cvCreateMemStorage(0); //开辟默认大小的空间
CvSeq* contour = 0;
cvFindContours( m_imgFeature, storage, &contour, sizeof(CvContour), CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE ); // 查找外边缘
int num = 0;
for( ; contour != 0; contour = contour->h_next )
{
CvRect rect;
rect = cvBoundingRect(contour,0); // 转化为点列
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个参数
CV_RETR_EXTERNAL 查找外边缘，各边缘以指针h_next相连
CV_RETR_LIST 查找所有边缘（包含内部空洞），各边缘以指针h_next相连
CV_RETR_CCOMP 查找所有边缘（包含内部空洞）
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转自：链接地址
cvFindContours函数使用说明
函数cvFindContours从二值图像中检索轮廓，并返回检测到的轮廓的个数。first_contour的值由函数填充返回，它的值将为第一个外轮廓的指针，当没有轮廓被检测到时为NULL。其它轮廓可以使用h_next和v_next连接，从first_contour到达。
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比特单通道的源二值图像。非零像素作为1处理，0像素保存不变。从一个灰度图像得到二值图像的函数有：cvThreshold，cvAdaptiveThreshold和cvCanny。
storage
返回轮廓的容器。
first_contour
输出参数，用于存储指向第一个外接轮廓。
header_size
header序列的尺寸.如果选择method = CV_CHAIN_CODE, 则header_size >= sizeof(CvChain)；其他，则
header_size >= sizeof(CvContour)。
mode
检索模式，可取值如下：
CV_RETR_EXTERNAL：只检索最外面的轮廓；
CV_RETR_LIST：检索所有的轮廓，并将其放入list中；
CV_RETR_CCOMP：检索所有的轮廓，并将他们组织为两层：顶层是各部分的外部边界，第二层是空洞的边界；
CV_RETR_TREE：检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次。
method
边缘近似方法（除了CV_RETR_RUNS使用内置的近似，其他模式均使用此设定的近似算法）。可取值如下：
CV_CHAIN_CODE：以Freeman链码的方式输出轮廓，所有其他方法输出多边形（顶点的序列）。
CV_CHAIN_APPROX_NONE：将所有的连码点，转换成点。
CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE：压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分。
CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用the flavors of Teh-Chin chain近似算法
的一种。
CV_LINK_RUNS：通过连接水平段的1，使用完全不同的边缘提取算法。使用CV_RETR_LIST检索模式能使用此方法。
offset
偏移量，用于移动所有轮廓点。当轮廓是从图像的ROI提取的，并且需要在整个图像中分析时，这个参数将很有用。
讨论部分cvDrawContours中的案例显示了任何使用轮廓检测连通区域。轮廓可以用于形状分析和目标识别——可以参考文件夹OpenCV sample中的squares.c。
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