OpenCV-36 多边形逼近与凸包

最新推荐文章于 2025-01-29 08:00:00 发布

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分类专栏： OpenCV 文章标签： opencv 人工智能计算机视觉 python 均值算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_47702917/article/details/136091550

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本文介绍了如何使用OpenCV库中的approxPolyDP函数对多边形轮廓进行逼近，以及convexHull函数求取凸包。通过实例展示了如何在图像处理中应用这些技术来简化和可视化轮廓信息。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、多边形的逼近

二、凸包

一、多边形的逼近

findContours后的轮廓信息countours可能过于复杂不平滑，可以用approxPolyDP函数对该多边形曲线做适当近似，这就是轮廓的多边形逼近。

apporxPolyDP就是以多边形去逼近轮廓，采用的是Douglas-Peucker算法（方法名中的DP）

DP算法原理比较简单，核心就是不断去找多边形最远的点加入形成新的多边形，直到最短距离小于指定的精度（阈值）。

approxPolyDP(curve, epsilon, closed[, approxCurvel])

curve 要逼近的轮廓
epsilon 即DP算法使用的阈值
closed 轮廓是否闭合

阈值越大，逼近效果越粗糙；阈值越小，逼近效果越好。

得到的approx本质是一个数组ndarray类型，因此画轮廓的时候需要加上[]变成列表类型。

示例代码如下：

import cv2
import numpy as np
# 导入图片
hand = cv2.imread("hand.png")
# 变为单通道黑白图片
gray = cv2.cvtColor(hand, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化操作
ret, new_img = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(new_img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX