我正在使用 OpenCVcv::findContours http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/structural_analysis_and_shape_descriptors.html#findcontours函数来提取二进制图像中的轮廓，特别是，我正在提取轮廓的层次结构（使用CV_RETR_CCOMP旗帜）。在我进一步处理这些轮廓的某个时刻，我需要依赖这些轮廓的顶点方向一致（即逆时针与顺时针）.
当然，我可以使用轮廓面积的符号自己确定方向（由下式计算）cv::contourArea(..., true) http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/structural_analysis_and_shape_descriptors.html#contourarea），但我想知道这是否有必要（除此之外，它甚至不适用于面积为 0 的轮廓，即源图像中的细线）或者如果cv::findContours已经保证了生成的轮廓的方向一致。我确实检查了一些生成的轮廓cv::contourArea确实seem返回外轮廓的负值和内轮廓的正值。然而我并没有找到任何实际的保证OpenCV 文档中对此进行了说明。
So, is it 特别保证返回的轮廓cv::findContours总是有一个一致的方向？这有记录在任何地方吗？或者它是否因版本而异（我的是 2.4.5）？实际情况是否关于文档中引用的算法的论文 http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/structural_analysis_and_shape_descriptors.html#suzuki85已经说过这件事了吗？或者也许对 OpenCV 的实际实现有更多了解的人可以比接口文档对此说得更多一些？
返回的轮廓cv:findContours应该有一个一致的方向。外轮廓应逆时针方向，内轮廓顺时针方向。这直接来自附录 1 中描述的算法铃木和安倍的论文 http://download.xuebalib.com/xuebalib.com.17233.pdf.
从左上到右下逐行扫描图像。当找到属于边界的像素时，沿着边界按逆时针顺序查看第一个像素的邻居（参见算法中的步骤 3.3），直到找到非背景像素。这将被添加到轮廓中，并且从该像素继续搜索。
重要的是，在第一次迭代中，首先查看的邻居取决于它是内部边界还是外部边界。如果是外边界，首先访问右边的邻居；如果是内部边界，则它是左侧邻居。在下一个搜索步骤中，搜索从最后访问的像素开始。
由于扫描是从左上到右下进行的，因此在检测到外边界时，可以确保边界像素左侧和顶部的所有相邻像素都是背景像素。对于内边框，情况正好相反，左侧和顶部的所有邻居都是非背景像素。
与访问相邻像素的不同起始位置相结合，这会产生可预测的轮廓方向。
该算法的实现是在icvFetchContour功能 https://github.com/opencv/opencv/blob/master/modules/imgproc/src/contours.cpp#L515这是内部使用的cv:findContour。从那里可以清楚地看出，像素按照访问的顺序添加到轮廓多边形中。
As the 的文档cv::findContours http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/structural_analysis_and_shape_descriptors.html#findcontours具体说他们实现了铃木等人的算法。由于本文中明确定义了访问像素的方向和顺序，因此我认为可以假设方向是有保证的。
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