opencv 如何判断一个点在某个轮廓里面

最新推荐文章于 2025-04-27 19:23:46 发布

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opencv 如何判断某一个点在某个轮廓里面

1.新建一个相同大小的全0 Mat dst
2.在该Mat 上绘出该轮廓，用drawContours，并填充为255；
3.判断dst 上该点像素值是否是 255

Mat dst = Mat::zeros(src.size(),CV_8U);
drawContours(dst,contours,index,Scalar(255

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opencv笔记三十三（判断点是否在轮廓内部）

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OpenCV学习三十三：pointPolygonTest 检测点是否在轮廓内

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OpenCV中判断点在矩形中的方法

qiao_lili的博客

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目录 1.问题 2.思路 3.实现 4.资料 1.问题如图1.1所示，有红色和蓝色两个点，如何判断点相对于矩形的位置呢？ 2.思路首先，我们知道OpenCV中有一个函数：pointPolygonTest（）。它的作用是判断一个点是否在轮廓中，基本用法如下： C++: double pointPolygonTest(InputArray contour, Point2f p...

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将集中的点进行两两配对，并进行连线，对于每条直线，检查其余所有的点是否处于该直线的同一侧，如果是，那么说明构成该直线的两个点就是凸包点，其余的线依次进行计算，从而获取所有的凸包点。通俗的讲，凸包其实就是将一张图片中物体的最外层的点连接起来构成的凸多边形，它能包含物体中所有的内容。并且在hierarchy里的轮廓关系中，每一个轮廓只有前一条轮廓与后一条轮廓的索引，而没有父轮廓与子轮廓的索引。并且在hierarchy里的轮廓关系中，每一个轮廓只有前一条轮廓与后一条轮廓的索引，而没有父轮廓与子轮廓的索引。

opencv判断点是否在轮廓（多边形）内部的函数，及耗时较多原因

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图片为一张省市的行政区图，应用在winform中，要求，单击图片的某个区域后返回所在区域的名称；以一个xml文件保存各个区域边界定义，然后利用graphicsPath类构建一个多边形，然后判断点是否在这个多边形区域中。

opencv学习-imgprocess-判断点是否在轮廓内pointPolygonTest

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索引目录1.轮廓的属性2.轮廓查找并绘制3.轮廓分析3.1 常用API函数3.2 DEMO4.轮廓匹配4.1 矩与Hu矩匹配4.2 形状场景算法比较轮廓4.2.1 形状场景距离提取4.2.2 Hausdorff距离提取参考 1.轮廓的属性二值图像分析最常见的一个主要方式就是轮廓发现与轮廓分析，其中轮廓发现的目的是为轮廓分析做准备，经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用的属性信息、常见的如下：轮廓面积轮廓周长轮廓几何矩轮廓的最小外接矩形轮廓的最大外接矩形轮廓的最小外接圆轮廓的最小外接三角形轮廓

opencv基础53-图像轮廓06-判断像素点与轮廓的关系（轮廓内，轮廓上，轮廓外）cv2.pointPolygonTest()

小海聊智造

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在实际使用中，如果想获取位于轮廓上的点，可以通过打印轮廓点集的方式获取。例如，本例中可以通过语句“print(hull)”获取轮廓上的点。在获取轮廓上的点以后，可以将其用作函数 cv2.pointPolygonTest()的参数，以测试函数返回值是否为零。在实际应用中，我们可以拿这个方法去判断模板检测的像素点是否在一个指定的ROI区域内，具体应用示例我们后续在实战篇中讲解并代码示例。在 OpenCV 中，函数 cv2.pointPolygonTest()被用来计算点到多边形（轮廓）的最短距离（也。

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梦里蓝天

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opencv判断物体是否开口

最新发布

05-29

<think>嗯，用户想用OpenCV检测物体是否有开口或闭合状态。首先，我得理解具体是哪种物体，比如可能是机械部件、容器，或者生物体如嘴巴之类的。不过根据用户提供的代码示例，里面提到了mouth_aspect_ratio，所以可能用户是在处理类似人脸检测中的嘴部开合检测，但想扩展到其他物体。首先，我需要确定用户的需求。他们可能想要检测任何物体的开口状态，比如瓶子盖是否打开，或者某个机械部件是否有开口。但根据引用中的代码，可能用户之前接触过疲劳检测，所以可能是想将类似方法应用到其他物体上。接下来，我需要考虑如何用OpenCV实现开口检测。通常步骤包括图像预处理、轮廓检测、提取特征，然后根据特征判断状态。比如，对于规则形状的物体，可以检测边缘，计算轮廓的几何属性，比如面积、周长、凸包缺陷等。如果是类似瓶盖，闭合时轮廓应该是完整的，而开口时可能有缺口。或者，用户可能想检测类似嘴巴的开合，这时候可能需要先定位物体的开口区域，然后计算某些关键点之间的距离比例。例如，在嘴部检测中，通过计算上下嘴唇的距离来判断开合程度。类似的方法可能适用于其他有明确开口区域的物体。那么，步骤可能包括：1.物体定位：使用颜色分割、模板匹配或深度学习模型来定位目标物体。2.轮廓提取：找到物体的边缘轮廓。 3.特征分析：计算轮廓的几何特征，如凸包缺陷，或者检测关键点之间的距离。4.状态判断：根据特征值设定阈值，判断开口或闭合。比如，在轮廓分析中，闭合的轮廓可能更接近圆形或闭合形状，而开口的轮廓会有明显的凹陷或缺口。凸包缺陷可以用来检测这些凹陷。对于规则开口，可能需要检测边缘是否连续，或者缺口的大小。此外，用户可能需要考虑光照变化、物体姿态变化等因素的影响，可能需要预处理步骤，如灰度化、二值化、形态学操作等，以提高检测的鲁棒性。如果用户处理的是非刚性物体，比如布袋的开口，可能需要不同的方法，比如光流法或背景减除来检测开口的运动状态。但根据用户提供的代码示例，他们可能更倾向于使用基于轮廓或关键点的方法。比如，在嘴部检测中，通过dlib库检测68个关键点，然后计算特定点之间的距离比例。类似地，对于其他物体，可能需要先训练一个关键点检测模型，或者使用现有的特征检测方法（如SIFT、ORB）来找到开口处的关键点，然后计算它们的距离或角度变化。总结可能的解决方案：-使用轮廓分析，检测轮廓的凸包缺陷，判断是否有开口。-使用关键点检测，计算特定点之间的距离比例。 -使用模板匹配，比较开口和闭合状态的模板差异。 -基于深度学习的物体检测，识别开口状态。根据用户的情况，可能更倾向于传统图像处理的方法，所以重点放在轮廓和凸包分析上。需要提醒用户注意阈值的设定可能需要根据具体场景调整，或者使用动态阈值方法。此外，可能需要考虑物体的旋转、缩放等问题，确保特征提取的稳定性。可能的代码步骤：1.读取图像并预处理（灰度化、模糊、二值化等）。2.找到物体的轮廓。3.计算轮廓的凸包及凸包缺陷。4.分析凸包缺陷的数量和深度，判断是否有开口。 5.设定阈值，当缺陷超过某个值时认为存在开口。例如，闭合的物体凸包缺陷较少，而开口的会有较大的缺陷。或者，开口处的缺陷深度较大。或者，计算轮廓的面积与其凸包面积的比值，开口时比值可能较小，因为凸包面积更大。另外，可能需要考虑轮廓的周长和面积比，或者使用Hu矩等形状特征进行分类。如果用户需要具体的代码示例，可能需要提供基于轮廓和凸包缺陷的检测代码，并解释如何根据缺陷判断开口状态。同时，需要生成相关问题，如性能优化、不同物体的适用性、动态阈值设定等。</think>### OpenCV物体开口状态检测步骤要判断物体是否存在开口或闭合状态，可按照以下步骤实现： 1. **图像预处理** ```python gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0) _, thresh = cv2.threshold(blurred, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY) ``` 2. **轮廓检测** ```python contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ``` 3. **凸包缺陷分析** ```python hull = cv2.convexHull(cnt, returnPoints=False) defects = cv2.convexityDefects(cnt, hull) if defects is not None: for i in range(defects.shape[0]): s,e,f,d = defects[i,0] if d > 1000: # 根据实际场景调整阈值 is_open = True ``` 4. **关键点距离计算法**（适用于规则开口） ```python # 假设已定位开口区域的两个关键点 point1 = (x1,y1) point2 = (x2,y2) opening_size = math.hypot(x2-x1, y2-y1) ``` $$ \text{开口率} = \frac{\text{开口距离}}{\text{基准长度}} $$ 当开口率超过设定阈值时判定为开启状态[^1]。