OpenCV 对轮廓进行多边形逼近（Polygon Approximation）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了OpenCV 对轮廓进行多边形逼近（Polygon Approximation）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

在 OpenCV 中，cv::approxPolyDP 是一个函数，用于对轮廓进行多边形逼近（Polygon Approximation）。它可以将复杂的轮廓逼近为简化的多边形，从而减少轮廓的数据点，使轮廓更加紧凑。

函数原型如下：

cv::approxPolyDP(InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed);

参数说明：

curve: 输入的轮廓点，可以是一个 std::vector<cv::Point> 或 cv::Mat 类型的数据。
approxCurve: 输出的多边形逼近点，返回一个 std::vector<cv::Point> 或 cv::Mat 类型的数据，代表多边形逼近的点。
epsilon: 控制逼近精度的参数。较小的值会产生更精细的逼近，较大的值会产生更简化的逼近。
closed: 一个布尔值，用于指定多边形是否闭合。如果设置为 true，则多边形是闭合的，如果设置为 false，则多边形是非闭合的。

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用 cv::approxPolyDP 对轮廓进行多边形逼近：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 读取图像并转换为灰度图像
    cv::Mat image = cv::imread("path/to/your/image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    // 二值化处理，将图像转换为黑白图像，以便寻找轮廓
    cv::Mat binary;
    cv::threshold(image, binary, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);

    // 寻找轮廓
    std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
    cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 多边形逼近
    std::vector<std::vector<cv::Point>> approxContours(contours.size());
    for (size_t i = 0; i < contours.size(); ++i) {
        cv::approxPolyDP(contours[i], approxContours[i], 5, true); // 使用 epsilon = 5 进行多边形逼近
    }

    // 绘制轮廓和多边形逼近
    cv::Mat result;
    cv::cvtColor(binary, result, cv::COLOR_GRAY2BGR);
    cv::drawContours(result, contours, -1, cv::Scalar(0, 0, 255), 2); // 绘制原始轮廓（红色）
    cv::drawContours(result, approxContours, -1, cv::Scalar(0, 255, 0), 2); // 绘制多边形逼近（绿色）

    // 显示结果
    cv::imshow("Original and Approximated Contours", result);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在上述示例中，我们首先读取图像并转换为灰度图像，然后进行二值化处理，找到图像中的轮廓。接着，使用 cv::approxPolyDP 对每个轮廓进行多边形逼近，并绘制原始轮廓（红色）和多边形逼近（绿色）的结果。

使用 Python 和 OpenCV 实现多边形逼近的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转换为灰度图像
image = cv2.imread("path/to/your/image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 二值化处理，将图像转换为黑白图像，以便寻找轮廓
_, binary = cv2.threshold(image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 寻找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 多边形逼近
approxContours = []
for contour in contours:
    epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(contour, True) # epsilon 控制逼近精度的参数
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)
    approxContours.append(approx)

# 绘制轮廓和多边形逼近
result = cv2.cvtColor(binary, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
cv2.drawContours(result, contours, -1, (0, 0, 255), 2) # 绘制原始轮廓（红色）
cv2.drawContours(result, approxContours, -1, (0, 255, 0), 2) # 绘制多边形逼近（绿色）

# 显示结果
cv2.imshow("Original and Approximated Contours", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在 Python 版本的代码中，我们使用了 cv2.threshold 函数进行二值化处理，使用 cv2.findContours 函数找到图像中的轮廓，然后通过 cv2.approxPolyDP 函数对每个轮廓进行多边形逼近。最后，使用 cv2.drawContours 函数将原始轮廓和多边形逼近结果绘制在图像上，并显示结果。

Python 版本的代码与 C++ 版本的代码相比，在函数调用时稍有不同，但整体逻辑是相同的。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-610794.html

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