Opencv 轮廓 逼近多边形曲线 正外接矩形 外接最小矩形

本文介绍了在Win7环境下,使用VS2015和OpenCV2.4.13进行图像处理,特别是如何对轮廓点进行多边形拟合,利用approxPolyDP函数实现。同时讲解了如何计算轮廓的垂直边界最小矩形以及外接最小矩形,分别使用boundingRect和minAreaRect函数。文章详细阐述了这些函数的关键参数及其作用。

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环境 win7 + vs2015 + Opencv2.4.13


对图像轮廓点进行多边形拟合

void approxPolyDP( InputArray curve,

                                OutputArray approxCurve,
                                double epsilon, bool closed );

### 实现最小外接多边形OpenCV 中,虽然没有直接提供计算任意多边形作为对象最小外接图形的功能,但是可以通过一些间接的方法来接近这一目标。对于特定类型的最小外接几何体如矩形、圆形等有专门的函数支持。 当提到最小外接多边形时,通常是指通过减少顶点数量简化原始轮廓的同时保持其大致形状不变的过程,这被称为多边形逼近[^2]。此过程可以使用 `cv2.approxPolyDP()` 函数完成,该函数允许指定近似的精度参数 epsilon 来控制最终结果中角点的数量以及它们相对于原轮廓的位置偏差程度。 下面是一个简单的例子展示如何应用这个技术: ```python import numpy as np import cv2 def show_min_enclosing_polygon(image_path): img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:] for contour in contours: perimeter = cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * perimeter, True) if len(approx) >= 3: # 至少三个点才能构成一个多边形 cv2.drawContours(img, [approx], -1, (0, 255, 0), 3) cv2.imshow('Min Enclosing Polygon', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码读取一张图片并转换成灰度模式;接着设定阈值创建二值化图像用于检测边缘;再找到所有的轮廓并将每个轮廓都尝试用尽可能少的直线段表示出来——这就是所谓的“最小外接多边形”。最后绘制这些多边形到输入图像上显示给用户查看。 值得注意的是,这里所说的“最小外接多边形”并不是严格意义上的数学定义下的概念,而是指一种能够较好地概括物体外形特征并且具有较少顶点数目的简单多边形结构。
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