【opencv 450 Image Processing】Point Polygon Test

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 使用 pointPolygonTest 函数的演示代码...相当简单
 * @author OpenCV team
 */

#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

/**
 * @function main
 */
int main( void )
{
    /// 创建图像
    const int r = 100;
    Mat src = Mat::zeros( Size( 4*r, 4*r ), CV_8U );

    /// 创建一系列点以制作轮廓 Create a sequence of points to make a contour
    vector<Point2f> vert(6);
    vert[0] = Point( 3*r/2, static_cast<int>(1.34*r) );
    vert[1] = Point( 1*r, 2*r );
    vert[2] = Point( 3*r/2, static_cast<int>(2.866*r) );
    vert[3] = Point( 5*r/2, static_cast<int>(2.866*r) );
    vert[4] = Point( 3*r, 2*r );
    vert[5] = Point( 5*r/2, static_cast<int>(1.34*r) );

    /// 在 src 中绘制
    for( int i = 0; i < 6; i++ )
    {
        line( src, vert[i],  vert[(i+1)%6], Scalar( 255 ), 3 );//封闭多边形
    }

    /// 获取轮廓 Get the contours
    vector<vector<Point> > contours;
    findContours( src, contours, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);//预先知道只有一个轮廓

    ///计算到轮廓的距离  Calculate the distances to the contour
    Mat raw_dist( src.size(), CV_32F );
    for( int i = 0; i < src.rows; i++ )
    {
        for( int j = 0; j < src.cols; j++ )
        {   //像素值 为 点到轮廓的距离 。                       pointPolygonTest 检测点是否在轮廓内
            raw_dist.at<float>(i,j) = (float)pointPolygonTest( contours[0], Point2f((float)j, (float)i), true );
        }
    }

    double minVal, maxVal;
    Point maxDistPt; // 内接圆心 inscribed circle center
    minMaxLoc(raw_dist, &minVal, &maxVal, NULL, &maxDistPt);//找到图像的最小最大像素值 以及最大像素值的点
    minVal = abs(minVal);//取绝对值。 轮廓外最大距离
    maxVal = abs(maxVal);//轮廓内最大距离

    ///以图形方式描述距离  Depicting the  distances graphically
    Mat drawing = Mat::zeros( src.size(), CV_8UC3 );//三通道黑色背景图
    for( int i = 0; i < src.rows; i++ )
    {
        for( int j = 0; j < src.cols; j++ )
        {
            if( raw_dist.at<float>(i,j) < 0 )//轮廓外的点    第i行第j列灰度图 像素值为负
            {   //B通道         （255-距离）*255/最大距离
                drawing.at<Vec3b>(i,j)[0] = (uchar)(255 - abs(raw_dist.at<float>(i,j)) * 255 / minVal);
            }
            else if( raw_dist.at<float>(i,j) > 0 )//轮廓内的点
            {  //R通道   （255-距离）*255/最大距离
                drawing.at<Vec3b>(i,j)[2] = (uchar)(255 - raw_dist.at<float>(i,j) * 255 / maxVal);
            }
            else//轮廓上的点  白色
            {
                drawing.at<Vec3b>(i,j)[0] = 255;
                drawing.at<Vec3b>(i,j)[1] = 255;
                drawing.at<Vec3b>(i,j)[2] = 255;
            }
        }
    }
    circle(drawing, maxDistPt, (int)maxVal, Scalar(255,255,255));//绘制 白色的圆  

    /// 显示结果
    imshow( "Source", src );
    imshow( "Distance and inscribed circle", drawing );

    waitKey();
    return 0;
}

Explanation

Result

 

 参考：

opencv函数

pointPolygonTest： OpenCV学习三十三：pointPolygonTest 检测点是否在轮廓内_Thomas会写字的博客-优快云博客_pointpolygontest

C++: double pointPolygonTest(InputArray contour, Point2f pt, bool measureDist)

用于测试一个点是否在多边形中

当measureDist设置为true时，返回实际距离值。若返回值为正，表示点在多边形内部，返回值为负，表示在多边形外部，返回值为0，表示在多边形上。

当measureDist设置为false时，返回 -1、0、1三个固定值。若返回值为+1，表示点在多边形内部，返回值为-1，表示在多边形外部，返回值为0，表示在多边形上。