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C++ OpenCV轮廓拐点检测
2023-06-29 11:49:16 深夜i     --     --
C++ OpenCV 轮廓 拐点检测 计算机视觉

C++和OpenCV是许多计算机视觉应用程序的主要开发语言和库，而轮廓拐点检测是一种常用的算法。在这篇文章中，我们将介绍C++ OpenCV轮廓拐点检测的实现。

首先，我们需要加载一张图像并提取其轮廓。为了简单起见，我们将使用OpenCV库中的findContours函数。该函数将返回每个轮廓的点的列表和层次结构。

接下来，我们需要找到轮廓中的拐点。为此，我们可以使用approxPolyDP函数。该函数使用迭代逼近算法来简化轮廓，并返回一个近似于原始轮廓的点的列表。我们还可以使用arcLength函数计算轮廓周长，并传递一些参数来指定拟合精度。

当我们得到近似的轮廓后，我们可以使用cornerHarris函数在图像中查找拐点。该函数将返回一个包含每个拐点的坐标的矩阵。

最后，我们可以使用drawMarker函数将拐点标记在原始图像上。

以下是一个示例代码，演示了如何实现C++ OpenCV轮廓拐点检测：



#include <opencv2/opencv.hpp>


#include <iostream>


using namespace std;


using namespace cv;


int main()


{


  Mat image = imread("example.jpg");


  if(image.empty())


  


    cout << "Could not open or find the image" << endl;


    return -1;


  


  Mat gray;


  cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);


  vector<vector<Point>> contours;


  vector<Vec4i> hierarchy;


  findContours(gray, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);


  for(int i = 0; i < contours.size(); i++)


  {


    vector<Point> approx;


    double epsilon = 0.01 * arcLength(contours[i], true);


    approxPolyDP(contours[i], approx, epsilon, true);


    Mat dst, dst_norm, dst_norm_scaled;


    dst = Mat::zeros(gray.size(), CV_32FC1);


    cornerHarris(gray, dst, 2, 3, 0.04, BORDER_DEFAULT);


    normalize(dst, dst_norm, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_32FC1, Mat());


    convertScaleAbs(dst_norm, dst_norm_scaled);


    for(int j = 0; j < approx.size(); j++)


    {


      circle(image, approx[j], 3, Scalar(0, 0, 255), -1, 8, 0);


    }


  }


  namedWindow("Contours", WINDOW_NORMAL);


  imshow("Contours", image);


  waitKey(0);


  return 0;


}

在这个示例代码中，我们首先加载图像并将其转换为灰度图像。然后，我们使用findContours函数提取图像的轮廓，并使用approxPolyDP函数近似轮廓。接下来，我们使用cornerHarris函数查找轮廓中的拐点，并使用drawMarker函数将其标记在原始图像上。

在实际应用中，您可能需要调整一些参数，以获得更好的拟合精度和拐点检测精度。

总结而言，C++ OpenCV轮廓拐点检测是一种强大的算法，它为许多计算机视觉应用程序提供了基础。希望这篇文章可以帮助您了解该算法的实现。

  
  

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