OPenCV结构分析与形状描述符（1）近似多边形轮廓顶点的函数approxPolyDP()的使用

news2024/11/14 12:21:59

操作系统：ubuntu22.04
OpenCV版本：OpenCV4.9
IDE:Visual Studio Code
编程语言：C++11

算法描述

按指定的精度近似一个多边形曲线

cv::approxPolyDP 函数使用另一条曲线或多边形来近似一条曲线或多边形，新曲线或多边形的顶点数较少，且两者之间的距离小于或等于指定的精度。该函数使用 Douglas-Peucker 算法。

Douglas-Peucker 算法：http://en.wikipedia.org/wiki/Ramer-Douglas-Peucker_algorithm

函数原型


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

参数

参数curve 输入的二维点向量，可以存储在 std::vector 或 Mat 中。
参数approxCurve 近似的结果。其类型应当与输入曲线的类型一致。
参数epsilon 指定近似精度的参数，即原始曲线和近似曲线之间的最大允许距离。
参数closed 如果为真，则近似曲线是闭合的（其首尾顶点是相连的）。否则，它不是闭合的。

代码示例


#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 加载一张图片
    cv::Mat img = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/hawk.jpg", cv::IMREAD_COLOR );

    if ( img.empty() )
    {
        std::cerr << "Error: Image cannot be loaded!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 转换为灰度图
    cv::Mat grayImg;
    cv::cvtColor( img, grayImg, cv::COLOR_BGR2GRAY );

    // 二值化处理
    cv::Mat binaryImg;
    cv::threshold( grayImg, binaryImg, 0, 255, cv::THRESH_BINARY_INV + cv::THRESH_OTSU );

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

    // 绘制原始轮廓
    cv::Mat contourImg = cv::Mat::zeros( img.size(), CV_8UC3 );
    cv::drawContours( contourImg, contours, -1, cv::Scalar( 0, 255, 0 ), 2 );

    // 对每个轮廓进行近似
    std::vector< std::vector< cv::Point > > approxContours( contours.size() );
    for ( size_t i = 0; i < contours.size(); ++i )
    {
        // 计算轮廓的周长
        double perimeter = cv::arcLength( contours[ i ], true );

        // 近似轮廓
        cv::approxPolyDP( contours[ i ], approxContours[ i ], 0.02 * perimeter, true );

        // 绘制近似后的轮廓
        cv::drawContours( contourImg, approxContours, static_cast< int >( i ), cv::Scalar( 255, 0, 0 ), 2 );
    }

    // 显示原始轮廓和近似后的轮廓
    cv::imshow( "original Image", img );
    cv::imshow( "Contour Image", contourImg );

    // 等待按键，关闭窗口
    cv::waitKey( 0 );

    return !0;
}