10、图像中的形状与分割技术详解

图像中的形状与分割技术详解

1. 图像中的形状处理

在图像处理中，处理各种形状是一项重要任务，常见的有边界框、圆和凸包等。

1.1 边界框和圆

OpenCV 提供了计算包围一组点的最小面积矩形或圆的函数。矩形可以是直立的（此时它不是包围点集的最小面积矩形）或旋转的（此时它是最小面积矩形）。这些形状有以下两个主要用途：
- 加速计算 ：OpenCV 中的许多高级特征检测函数接受直立矩形作为感兴趣区域（ROI），通过指定适当的 ROI，可以让函数忽略图像的其他部分，从而避免在不感兴趣的部分浪费计算资源。
- 推断物体信息 ：可以使用这些边界框和圆的属性（如面积、纵横比）来大致推断物体的大小或物体与相机的距离。

OpenCV 提供了以下函数来计算这些形状：
- minAreaRrect() ：计算旋转矩形。
- minEnclosingCircle() ：计算圆。
- boundingRect() ：计算包围一组点的最小直立矩形。

以下是一个修改后的 draw_ellipse() 函数示例，用于显示椭圆的边界圆和矩形：

void ellipseFinder::draw_ellipse(Mat Q) {
    vector<Point> ellipse = ellipse_contour(Q);
    vecto