原始图像为
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def cv_show(name, img):
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 读取图像
img = cv2.imread('contours.png')
cv_show('contours', img)
# 灰度化和二值化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
cv_show('thresh', thresh)
# 寻找轮廓
cnt = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[1]经过轮廓检测，输出的Value值为cnt，类型为list，元素个数为11，即包含11个轮廓
c0为在cnt中索引为0，代表第一轮廓，即三角形轮廓
c0 = cnt[0]
res = cv2.drawContours(draw, [c0], -1, (0, 0, 255), 2)
cv_show('res', res)
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-617918.html
下面进行轮廓近似
epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(c0, True)
approx = cv2.approxPolyDP(c0, epsilon, True)
draw_img = img.copy()
res = cv2.drawContours(draw_img, [approx], -1, (0, 0, 255), 2)
cv_show('res', res)cv2.apaproxPloyDP函数输出的approx，元素个数为3，即三角形三个顶点
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-617918.html
到了这里，关于cv2.approxPolyDP()函数的输出，为近似多边形的顶点坐标的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
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