虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素，但是它并没有将轮廓作为一个整体。下一步是要将这些边缘像素组装成轮廓。
轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。直方图对比和模板匹配根据色彩及色彩的分布来进行匹配，以下包括：轮廓的查找、表达方式、组织方式、绘制、特性、匹配。
首先回忆下几个结构体：
首先是图像本身的结构体：typedef struct CvMat{int type; /* CvMat 标识 (CV_MAT_MAGIC_VAL), 元素类型和标记 */int step; /* 以字节为单位的行数据长度*/int* refcount; /* 数据引用计数 */union{uchar* ptr;short* s;int* i;float* fl;double* db;} data;union{int rows;int height;};union{int cols;int width;};这个结构体是最基础的矩阵，而图像本身就是一个复杂的矩阵，所以图像是对这个结构体的继承：typedef struct _IplImage{int nSize; /* IplImage大小 */int ID; /* 版本 (=0)*/int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */int depth; /* 像素的位深度: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F and IPL_DEPTH_64F 可支持 */char colorModel[4]; /* 被OpenCV忽略 */char channelSeq[4]; /* 同上 */int dataOrder; /* 0 – 交叉存取颜色通道, 1 – 分开的颜色通道.cvCreateImage只能创建交叉存取图像 */int origin; /* 0 – 顶—左结构,1 – 底—左结构 (Windows bitmaps 风格) */int align; /* 图像行排列 (4 or 8). OpenCV 忽略它，使用 widthStep 代替 */int width; /* 图像宽像素数 */int height; /* 图像高像素数*/struct _IplROI *roi;/* 图像感兴趣区域. 当该值非空只对该区域进行处理 */struct _IplImage *maskROI; /* 在 OpenCV中必须置NULL */void *imageId; /* 同上*/struct _IplTileInfo *tileInfo; /*同上*/int imageSize; /* 图像数据大小(在交叉存取格式下imageSize=image->height*image->widthStep），单位字节*/char *imageData; /* 指向排列的图像数据 */int widthStep; /* 排列的图像行大小，以字节为单位 */int BorderMode[4]; /* 边际结束模式, 被OpenCV忽略 */int BorderConst[4]; /* 同上 */char *imageDataOrigin; /* 指针指向一个不同的图像数据结构（不是必须排列的），是为了纠正图像内存分配准备的 */}IplImage;值得注意的地方：首先是origin这个，当有些图像复制或者视频播放时候，由于原点坐标位置未定，很容造成图片倒置。这时就得用void cvFlip( const CvArr* src, CvArr* dst=NULL, int flip_mode=0)函数或者直接设定origin来改变坐标原点；widthstep就是CvMat的step；构造方法：IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels );直方图结构：typedef struct CvHistogram{int type;CvArr* bins;float thresh[CV_MAX_DIM][2]; /* 对于标准直方图，bins的值有左边界+右边界=2 */float** thresh2; /* 对于非标准直方图 */CvMatND mat; /* embedded matrix header for array histograms */}CvHistogram;
因此，由于直方图的复杂性，得到一个图片的直方图的步骤就不是一个函数完成的：1，分割图片通道2，求出bins数量及范围3，CvHistogram* cvCreateHist( int dims, int* sizes, int type,float** ranges=NULL, int uniform=1 );创建直方图4，void cvCalcHist( IplImage** image, CvHistogram* hist,int accumulate=0, const CvArr* mask=NULL );计算直方图
下面开始轮廓的学习。
查找轮廓 首先是如何在图像中找到轮廓，可以利用OpenCV提供的方法cvFindContours（）可以很方便的查找轮廓。
cvFindContours()方法从二值图像中寻找轮廓。因此此方法处理的图像可以是从cvCanny（）函数得到的有边缘像素的图像，或者从cvThreshold（）及cvAdaptiveThreshold（）得到的图像，这时的边缘是正和负区域之间的边界。
既然在查找之前，我们需要将彩色图像转换成灰度图像，然后再将灰度图像转换成二值图像。代码如下所示：
1 CvSeq *contours = 0;2 cvCvtColor(src,dst,CV_BGR2GRAY);//将源图像进行灰度化cvFindContours(dst,f_storage,&contours); //查找轮廓5 cvZero(dst);
轮廓的表达方式 使用上面的代码可以得到图像的默认轮廓，但是轮廓在电脑中是如何表达的呢？在OpenCv中提供了两类表达轮廓的方式：顶点的序列、Freeman链码。
首先介绍下内存存储器的概念，这是OpenCV在创建动态对象时存取内存的技术。
CvMemStorage* cvCreateMemStorage( int block_size=0 );//创建默认值大小的内存空间void cvReleaseMemStorage( CvMemStorage** storage );//释放内存空间void cvClearMemStorage( CvMemStorage* storage );//清空内存块，可以用于重复使用，将内存返还给存储器，而不是返回给系统void *cvMemStorageAlloc(CvMemStorage *storage,size_t size);//开辟内存空间
序列
序列是内存存储器中可以存储的一种对象。序列是某种结构的链表。序列在内存中被实现为一个双端队列，因此序列可以实习快速的随机访问，以及快速删除顶端的元素，但是从中间删除元素则稍慢些。
序列结构：CvSeq可动态增长元素序列(OpenCV_1.0已发生改变，详见cxtypes.h) Growable sequence of elements
你不勇敢，没人替你坚强。
