7、OpenCV 图像轮廓、形状检测与深度估计

OpenCV 图像轮廓、形状检测与深度估计

1. 轮廓处理

在处理轮廓时，对象通常具有各种各样的形状，包括凸形状。凸形状是指在该形状内部存在两个点，它们的连线会超出形状本身的周长。

1.1 近似多边形计算

OpenCV 提供了 cv2.approxPolyDP 函数来计算形状的近似边界多边形。该函数接受三个参数：
- 轮廓
- 一个 epsilon 值，表示原始轮廓与近似多边形之间的最大差异（值越低，近似值越接近原始轮廓）
- 一个布尔标志，表示多边形是否闭合

epsilon 值对于获得有用的轮廓至关重要。它是近似多边形的周长与原始轮廓的周长之间的最大差值。差值越小，近似多边形就越接近原始轮廓。

为了获得轮廓周长信息作为参考值，可以使用 OpenCV 的 cv2.arcLength 函数：

epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(cnt, True)
approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True)

这实际上是在指示 OpenCV 计算一个近似多边形，其周长与原始轮廓的差异只能在 epsilon 比率范围内。

1.2 凸包计算

OpenCV 还提供了 cv2.convexHull 函数来获取凸形状的处理后轮廓信息：