• opencv 多边形近似物体形状 cv.approxPolyDP函数的应用


    前面我们学习过最小外接矩和最小外接圆,那么可以用一个最小的多边形包围物体吗?当然可以:
    其中 cv.approxPolyDP() 的参数1是源图像的某个轮廓;参数2(epsilon)是一个距离值,表示多边形的轮廓接近实际轮廓的程度,值越小,越精确;参数3表示是否闭合。

    import cv2 as cv
    import numpy as np
    
    # 多边形逼近
    # 1.先找到轮廓
    img = cv.imread('unregular.jpg', 0)
    _, thresh = cv.threshold(img, 0, 255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)
    contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, 3, 2)
    cnt = contours[0]
    
    # 2.进行多边形逼近,得到多边形的角点
    approx1 = cv.approxPolyDP(cnt, 3, True)
    approx2 = cv.approxPolyDP(cnt, 15, True)
    approx3 = cv.approxPolyDP(cnt, 75, True)
    
    # 3.画出多边形
    image = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_GRAY2BGR)
    cv.polylines(image, [approx1], True, (255, 0, 0), 2)
    cv.polylines(image, [approx2], True, (0, 255, 0), 2)
    cv.polylines(image, [approx3], True, (0, 0, 255), 2)
    
    print(len(approx1),len(approx2),len(approx3))  # 角点的个数
    cv.imshow('approxPloyDP', image)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    

    实验用图
    实验绘制图像输出
    实验控制台输出
    可以看到,cv.approxPolyDP 函数 参数2(epsilon)越小,得到的多边形角点越多,对原图像的多边形近似效果越好。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12610631.html
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