opencv学习(四十二)之多边形包围图像轮廓

本文介绍了使用OpenCV进行图像轮廓检测,包括如何使用approxPolyDP函数进行多边形逼近,以及如何通过boundingRect()和minEnclosingCircle()找到轮廓的矩形和最小圆包围。此外,还探讨了minAreaRect()用于计算最小旋转矩形和fitEllipse()用于椭圆包围的方法,并提供了相应的代码示例和运行结果。

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首先介绍一个逼近多边形的函数approxPolyDP(),其定义如下:

void cv::approxPolyDP   (   InputArray  curve,
                            OutputArray     approxCurve,
                            double  epsilon,
                            bool    closed 
                        )   

函数作用是用指定精度逼近多边形曲线
curve:输入的二维点集,可以是vector类型或Mat类型
approxCurve:多边形逼近的结果,其类型与输入的点集类型一致
epsilon:逼近的精度,为原始曲线和逼近曲线间的最大值
closed:如果为true,逼近的曲线为封闭曲线,如果为false则逼近曲线不封闭

1.使用矩形和最小圆包围图像

使用boundingRect()函数计算包围轮廓的矩形框,使用minEnclosingCircle()函数计算包围轮廓的最小圆包围

boundingRect()
函数计算并返回点集最外面的矩形边界,其函数定义如下:

cv::boundingRect    (   InputArray  points  )   

minEnclosingCircle()
利用迭代算法,对给定的二维点集寻找计算可包围点集的最小圆形,其定义如下

void cv::minEnclosingCircle (   InputArray  points,
                                Point2f &   center,
                                float &     radius 
                            )

参数解释:

points:输入的二维点集,数据类型为vector<>或Mat类型
center:绘制圆的圆心坐标
radius:圆的半径

示例代码

#include <iostream>
#include <opencv2\co
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