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OpenCV實(shí)現(xiàn)輪廓外接多邊形

更新時(shí)間：2021年06月22日 17:13:25 作者：我有一個(gè)夢(mèng)想

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了OpenCV實(shí)現(xiàn)輪廓外接多邊形，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文實(shí)例為大家分享了OpenCV實(shí)現(xiàn)輪廓外接多邊形的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下

取輪廓最大外接矩形

Rect boundingRect( InputArray array );

array：輸入的灰度圖像或者2D點(diǎn)集，數(shù)據(jù)類型為vector或者M(jìn)at。

該函數(shù)可以求取包含輸入圖像中物體輪廓或者2D點(diǎn)集的最大外接矩形，函數(shù)只有一個(gè)參數(shù)，可以是灰度圖像或者2D點(diǎn)集，灰度圖像的參數(shù)類型為Mat，2D點(diǎn)集的參數(shù)類型為vector或者M(jìn)at。該函數(shù)的返回值是一個(gè)Rect類型的變量，該變量可以直接用rectangle()函數(shù)繪制矩形。返回值共有四個(gè)參數(shù)，前兩個(gè)參數(shù)是最大外接矩形左上角第一個(gè)像素的坐標(biāo)，后兩個(gè)參數(shù)分別表示最大外接矩形的寬和高。

輪廓最小外接矩形

RotatedRect minAreaRect( InputArray points );

points：輸入的2D點(diǎn)集合

該函數(shù)可以根據(jù)輸入的2D點(diǎn)集合計(jì)算最小的外接矩形，函數(shù)的返回值是RotatedRect類型的變量，含有矩形的中心位置、矩形的寬和高和矩形旋轉(zhuǎn)的角度。RotatedRect類具有兩個(gè)重要的方法和屬性，可以輸出矩形的四個(gè)頂點(diǎn)和中心坐標(biāo)。輸出四個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)的方法是points()，假設(shè)RotatedRect類的變量為rrect，可以通過rrect.points(points)命令進(jìn)行讀取，其中坐標(biāo)存放的變量是Point2f類型的數(shù)組。輸出矩形中心坐標(biāo)的屬性是center，假設(shè)RotatedRect類的變量為rrect，可以通過opt=rrect.center命令進(jìn)行讀取，其中坐標(biāo)存放的變量是Point2f類型的變量。

外接多邊形

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

curve：輸入輪廓像素點(diǎn)。
approxCurve：多邊形逼近結(jié)果，以多邊形頂點(diǎn)坐標(biāo)的形式給出。
epsilon：逼近的精度，即原始曲線和逼近曲線之間的最大距離。
closed：逼近曲線是否為封閉曲線的標(biāo)志， true表示曲線封閉，即最后一個(gè)頂點(diǎn)與第一個(gè)頂點(diǎn)相連。

該函數(shù)根據(jù)輸入的輪廓得到最佳的逼近多邊形。
函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)是輸入的輪廓2D像素點(diǎn)，數(shù)據(jù)類型是vector或者M(jìn)at。
第二個(gè)參數(shù)是多邊形的逼近結(jié)果，以多邊形頂點(diǎn)坐標(biāo)的形式輸出，是CV_32SC2類型的N×1的Mat類矩陣，可以通過輸出結(jié)果的頂點(diǎn)數(shù)目初步判斷輪廓的幾何形狀。
第三個(gè)參數(shù)是多邊形逼近時(shí)的精度，即原始曲線和逼近曲線之間的最大距離。
第四個(gè)參數(shù)是逼近曲線是否為封閉曲線的標(biāo)志， true表示曲線封閉，即最后一個(gè)頂點(diǎn)與第一個(gè)頂點(diǎn)相連。

簡(jiǎn)單示例

//
// Created by smallflyfly on 2021/6/22.
//
 
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main() {
    Mat im = imread("rice.jfif");
//    resize(im, im, Size(0, 0), 0.5, 0.5);
    Mat gray;
    cvtColor(im, gray, CV_BGR2GRAY);
 
    Mat imBin;
    threshold(gray, imBin, 150, 255, THRESH_BINARY);
 
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(imBin, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
 
    Mat im1 = im.clone();
    Mat im2 = im.clone();
    for (auto & contour : contours) {
        // 最大外接矩陣
        Rect rect = boundingRect(contour);
        rectangle(im, rect, Scalar(0, 0, 255), 1);
 
        // 最小外接矩形
        RotatedRect rotatedRect = minAreaRect(contour);
        Point2f pts[4];
        rotatedRect.points(pts);
        Point2f pt = rotatedRect.center;
        for (int i = 0; i < 4; ++i) {
            if (i == 3) {
                line(im1, pts[i], pts[0], Scalar(255, 255, 0), 1);
            } else {
                line(im1, pts[i], pts[i+1], Scalar(255, 255, 0), 1);
            }
        }
        circle(im1, pt, 1, Scalar(0, 0, 255), -1);
 
        // 外接多邊形
        Mat ploys;
        approxPolyDP(contour, ploys, 5, true);
        // draw ploy
        Vec2i pt1, pt2;
        for (int i = 0; i < ploys.rows; ++i) {
            if (i == ploys.rows - 1) {
                pt1 = ploys.at<Vec2i>(i);
                pt2 = ploys.at<Vec2i>(0);
 
            } else {
                pt1 = ploys.at<Vec2i>(i);
                pt2 = ploys.at<Vec2i>(i+1);
            }
            line(im2, pt1, pt2, Scalar(0, 0, 255), 2);
        }
    }
 
    imshow("im", im);
    imshow("im1", im1);
    imshow("im2", im2);
 
    waitKey(0);
    destroyAllWindows();
 
    return 0;
 
}