OpenCV每日函数:平面细分(Subdiv2D类)

本文介绍了OpenCV中的Subdiv2D类,用于平面细分,将其划分为连续三角形。内容包括Subdiv2D对象创建、添加点、获取三角形、查找点所在三角形及最近三角形的函数使用方法,旨在帮助读者理解和应用OpenCV的平面细分功能。

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平面细分(Subdiv2D)是OpenCV中一个强大的类,用于在平面上进行细分操作。它可以将平面划分为一组连续的三角形,并提供了一系列函数来管理和操作这些三角形。在本文中,我们将详细介绍Subdiv2D类的使用方法,并提供相关的源代码。

首先,我们需要导入OpenCV库:

import cv2

接下来,我们可以创建一个Subdiv2D对象来表示我们要进行细分的平面:

subdiv = cv2.Subdiv2D()

现在,我们可以通过添加点来构建细分。我们可以使用insert()函数来添加点,并返回一个唯一的标识符,以便后续引用该点。下面的示例代码演示了如何添加四个点到细分中:

points =
### Subdiv2D 的基本概念与用法 `cv::Subdiv2D` 是 OpenCV 中用于实现 Delaunay 三角剖分和 Voronoi 图的功能模块。它主要用于计算几何中的分割问题,广泛应用于计算机视觉领域,比如形状分析、图像变形以及特征点检测等。 #### 创建 `Subdiv2D` 对象 要创建一个 `Subdiv2D` 对象,通常需要指定一个矩形区域作为工作范围。这个矩形定义了可以插入点的最大边界。例如: ```python import cv2 import numpy as np size = (400, 400) # 定义图像大小 rect = (0, 0, *size[::-1]) # 工作区域的矩形框 subdiv = cv2.Subdiv2D(rect) ``` 上述代码片段中,`rect` 参数指定了插值操作的工作区域[^2]。 #### 插入点到子划分结构 通过调用 `insert()` 方法向 `Subdiv2D` 结构中添加点。这些点会自动参与 Delaunay 三角剖分的过程。以下是插入多个随机点的例子: ```python points = [] for _ in range(50): # 随机生成50个点 pt = (np.random.randint(0, size[1]), np.random.randint(0, size[0])) points.append(pt) subdiv.insert(pt) img = np.zeros(size, dtype=np.uint8) ``` 如果尝试插入超出预设矩形范围的点,则可能会触发错误提示,似于以下内容: `OpenCV(4.1.0-pre) /home/ni/opencv/modules/imgproc/src/subdivision2d.cpp:288: error: (-211:One of arguments' values is out of range)`[^1]。 #### 获取 Delaunay 三角形列表 可以通过 `getTriangleList()` 方法获取当前所有点构成的 Delaunay 三角形列表。每个三角形由三个顶点坐标组成: ```python triangle_list = subdiv.getTriangleList() for t in triangle_list: pt1 = (int(t[0]), int(t[1])) pt2 = (int(t[2]), int(t[3])) pt3 = (int(t[4]), int(t[5])) # 绘制三角形边 cv2.line(img, pt1, pt2, (255, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA, 0) cv2.line(img, pt2, pt3, (255, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA, 0) cv2.line(img, pt3, pt1, (255, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA, 0) ``` 此部分展示了如何利用返回的三角形数据绘制图形。 #### 计算 Voronoi 图 虽然 OpenCV 并未直接提供生成 Voronoi 图的方法,但可以根据 Delaunay 三角形的结果间接推导出对应的 Voronoi 边界。具体方法涉及遍历相邻三角形并找到垂直平分线的位置。 --- ###
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