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一、什么叫轮廓的多边形近似拟合

轮廓一般都是光滑的曲线，多边形近似拟合的意思就是，利用少量的点组成的折线，近似逼近原始多边形，这样可以减少轮廓的点集数量，或者说减少后续计算量。

比如原始轮廓是这样的：

这个轮廓可能会有几百个点组成，其实我们可以用四个点，就能近似的表示出这个轮廓来，如下图：

一共四个绿色的点，他们连成的直线，和原始的轮廓基本非常相似了。如果变成像下图一样的7个点，连成的折现就更像原始轮廓了，也就是说点越多，精度越高，这就是轮廓的多边形近似拟合。

二、轮廓的多边形近似拟合函数

public static void ApproxPolyDP(
	IInputArray curve,  // 输入的轮廓
	IOutputArray approxCurve, // 拟合后的点集
	double epsilon, // 精度，原始曲线与近似曲线之间的最大距离。
	bool closed // 是否闭合
)

函数的输出结果 IOutputArray approxCurve ，是近似拟合点的集合。

三、简单应用

1.原始素材

原始素材srcMat如下图：

这是一张米奇老鼠的照片，下面我们对其身体的每个部位进行拟合。

2.代码

代码如下：

Mat tempMat = srcMat.Clone();
Mat dstMat = srcMat.Clone();
Mat gray = new Mat();
int threshold = 40;
int epsilon = 20;

// 转成灰度图再二值化
CvInvoke.CvtColor(tempMat, gray, ColorConversion.Bgr2Gray);
CvInvoke.Threshold(gray, gray, threshold, 255, ThresholdType.Binary);
CvInvoke.Imshow("Gray and threshold", gray);

// 定义轮廓集合
VectorOfVectorOfPoint contours = new VectorOfVectorOfPoint();
VectorOfRect hierarchy = new VectorOfRect();

CvInvoke.FindContours(gray, contours, hierarchy, RetrType.External, ChainApproxMethod.ChainApproxNone);

// 在一张黑色图中画出所有轮廓
Mat allContours = new Mat(new System.Drawing.Size(gray.Cols, gray.Rows), DepthType.Cv8U, 1);
allContours.SetTo(new MCvScalar(0, 0, 0));
CvInvoke.DrawContours(allContours, contours, -1, new MCvScalar(255, 255, 255), 1);

// 按照面积筛选，太小的轮廓不计算
Dictionary<int, double> dict = new Dictionary<int, double>();
if (contours.Size > 0)
{
    for (int i = 0; i < contours.Size; i++)
    {
        double area = CvInvoke.ContourArea(contours[i]);
        Rectangle rect = CvInvoke.BoundingRectangle(contours[i]);

        if (rect.Width > 20 && rect.Height > 20 && area < 3000000)
        {
            dict.Add(i, area);
        }
    }
}

var item = dict.OrderByDescending(v => v.Value); // v.Value就代表面积，是降序排列

// 开始拟合
foreach (var it in item)
{
    int key = it.Key;
    VectorOfPoint approxPoly = new VectorOfPoint();
    Mat approxPolyResultMat = new Mat(new System.Drawing.Size(gray.Cols, gray.Rows), DepthType.Cv8U, 3);
    CvInvoke.ApproxPolyDP(contours[key], approxPoly, epsilon, true);  // 多边形轮廓拟合
    CvInvoke.Polylines(dstMat, approxPoly, true, new MCvScalar(0, 0, 255), 1); // 画出红色的拟合多边形
}

CvInvoke.Imshow("All contours, " + dict.Count(), allContours);
CvInvoke.Imshow("Final result image, " + dstMat.Size.ToString(), dstMat);

3.运行结果

如下所示：

因为精度是20，也就是拟合的直线举例原始轮廓最远距离是20像素，因此拟合的精度不是很高，如果epsilon = 2，结果如下：

拟合精度提高了很多，进本上等于原始轮廓形状了，但是输出的拟合点集数量也增加了很多，因此在实际使用过程中，需要选择合适的epsilon精度参数。

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