opencv_tutorial_code学习——pointPolygonTest计算点到轮廓的距离

最新推荐文章于 2025-05-31 00:00:00 发布
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这篇博客介绍了如何使用OpenCV中的pointPolygonTest函数来判断一个点是否位于轮廓内、外或边缘，并且详细阐述了该函数的参数及返回值含义，包括如何获取点到轮廓最近边的距离。

tutorial_code\ShapeDescriptors\pointPolygonTest_demo.cpp


double pointPolygonTest(InputArray contour, Point2f pt, bool 

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只用来记录学习笔记 画一个6变形： const int r = 100; Mat src = Mat::zeros(r * 4, r * 4, CV_8UC1); vector<Point2f> vert(6); vert[0] = Point(3 * r / 2, static_cast<int>(1.34*r)); vert[1] = Point(1 *...
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OpenCV Tutorial: 輪廓和點距離(pointPolygonTest、distanceTransform)
GPU全栈博主
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輪廓和點距離(pointPolygonTest、distanceTransform) 當我們有一個物體的輪廓後，我們可以從OpenCV的pointPolygonTest()函式，得到輸入點和這個輪廓的關係，比如這個點在輪廓的內側、線上或外側，以及和這輪廓的距離。 OpenCV輪廓距離 double pointPolygonTest(InputArray contour, Point2
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OpenCV3历程（10）——轮廓特征应用：计算点与轮廓距离
m0_37350758的博客
04-29 2903
本片博客转载自（感谢博主分享）：https://blog.youkuaiyun.com/abcvincent/article/details/79275615 opencv实现了Contours与point的距离关系的计算使用起来很方便，不用自己再进行坐标转换计算了；示例代码如下： （对原先博主的代码进行了略微的修改） #include<opencv2/opencv.hpp> #inclu...
opencv_tutorial_code学习——moments()中心距&面积&边长
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tutorial_code\ShapeDescriptors\moments_demo.cpp 步骤： 1、灰度化 2、滤波 3、Canny边缘检测 4、画轮廓 findContours（） 5、画中心距 第一步： vector mu(contours.size() ); for( size_t i = 0; i { mu[i] = moments(
opencv_tutorial_code学习——画最小包围旋转矩形&画最小包围椭圆
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tutorial_code\ShapeDescriptors\generalContours_demo2.cpp 步骤： 1、灰度化 2、滤波 3、二值化 4、画轮廓 findContours（） 5、画最小包围旋转矩形和最小包围椭圆 vector minRect( contours.size() ); vector minEllipse( contours.size() );
opencv_tutorial_code学习——seamless cloning无缝融合、局部颜色变换、去高光镜面反射、平滑纹理
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From tutorial_code\photo\seamless_cloning\cloning_demo.cpp 该程序实现六种变换，分别是Normal Cloning（普通融合）、Mixed Cloning（混合融合）、Monochrome Transfer（单色画变换）、Local Color Change（局部颜色改变）、Local IlluminationChange（局部亮度改变）
C++图像处理OpenCV之屠龙宝刀第11篇 —— opencv_contrib（OpenCV贡献库）
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C++图像处理OpenCV之屠龙宝刀第11篇 —— opencv_contrib（OpenCV贡献库） 一、opencv_contrib仓库简介 OpenCV的核心库，就是通常所说的OpenCV。 在核心库之外，还有一个分离开的包含OpenCV最新功能实现的opencv_contrib，也可以称之为OpenCV贡献库。 opencv_contrib中包含的模块有： opencv_contrib仓库中包含了绝大多数用户生成的内容，同时也比核心库OpenCV拥有更完整的关于计算机视觉的算法应用； opencv_
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opencv实现了Contours与point的距离关系的计算使用起来很方便，不用自己再进行坐标转换计算了；示例代码如下： void imgContoursPoint()//26轮廓与点的距离计算 { //1.查找轮廓前的预处理 Mat srcImg = imread("D:/ImageTest/11.png"); Mat copyImg = srcImg.clone()
Python opencv学习-9计算像素点到轮廓的距离，绘制标记点
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OpenCV---pointPolygonTest
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OpenCV 中的 pointPolygonTest 函数用于判断点与多边形的关系，支持精确的距离计算和快速位置判断。该函数接受多边形轮廓、待测点和测量模式作为参数，返回点在内部（正值）、外部（负值）或边界（0）的结果。核心算法基于射线法，时间复杂度 O(n)。典型应用包括目标检测、碰撞检测和图像分割，使用时需注意浮点精度、性能优化和多边形闭合要求。进阶应用可实现区域细化、缓冲生成和碰撞检测优化。
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备注：以下源码均可运行，不同项目涉及的函数均有详细分析说明。
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注意：对于二维图像（如灰度图像），返回的坐标 (x, y) 是以图像的左上角为原点（(0, 0)）的坐标系统。用于寻找一维数值数组（例如，灰度图像的某一行或列）中的全局最小值和最大值，以及它们的位置。当 measureDist 为 True 时，返回的距离值是带符号的，正值表示点在多边形内部，负值表示在多边形外部，绝对值表示最短距离。确保传入的轮廓（contour）是正确的，即它应该是一个由点构成的数组，这些点定义了多边形的边界。这可以是一个灰度图像，或者图像的某个部分（如一行或一列）。
Opencv(C++)笔记--cv::pointPolygonTest()判断点的位置
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Goal 在本教程中，您将学习如何： 使用 OpenCV 函数 cv::pointPolygonTest Theory Code 本教程代码如下所示。 你也可以从这里下载https://github.com/opencv/opencv/tree/4.x/samples/cpp/tutorial_code/ShapeDescriptors/pointPolygonTest_demo.cpp /** * @function pointPolygonTest_demo.cpp * @brief
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