18、OpenCV 图像特征检测全解析

OpenCV 图像特征检测全解析

在计算机视觉领域，图像特征检测是一项至关重要的任务，它在目标识别、图像配准、视觉跟踪和 3D 重建等诸多应用中发挥着关键作用。本文将深入探讨 OpenCV 中用于图像特征检测的多种方法，包括组件的表示与定位、四边形检测以及角点检测等内容。

1. 组件的表示与定位

在图像中，为了准确表示和定位组件，我们可以使用多种方法，下面为你详细介绍：
- 边界框（Bounding Box） ：这是一种紧凑的表示方式，它是能完全包含组件形状的最小直立矩形。通过比较边界框的高度和宽度，我们可以了解物体在垂直或水平方向的尺寸信息。例如，利用高度与宽度的比例，我们可以区分汽车和行人的图像。
- 最小包围圆（Minimum Enclosing Circle） ：当只需要大致了解组件的大小和位置时，最小包围圆是一个不错的选择。
- 多边形近似（Polygonal Approximation） ：如果我们想要用更紧凑的方式表示组件的形状，多边形近似就非常有用。在 OpenCV 中，我们可以使用 cv::approxPolyDP 函数来实现。该函数的第四个参数是精度参数，它定义了形状与其简化多边形之间的最大可接受距离。函数的结果是一个 cv::Point 向量，对应多边形的顶点。要绘制这个多边形，我们只需遍历该向量，并在相邻点之间绘制直线即可。
- 凸包（Convex Hull） ：形状的凸包是包含该形状的最小凸多边形，可以想象成用橡皮筋围绕组件所