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C++实现对称图形的判断
2023-07-05 09:27:30 深夜i     --     --
C++ 对称图形 判断

C++是一种流行的编程语言,支持各种各样的编程需求。在本文中,我们将探讨如何使用C++来实现对称图形的判断。

首先,我们需要定义一个函数,该函数可以接收任何对称图形的数据以及有关其位置和大小的信息。该函数将使用以下步骤来判断该图形是否是对称的:

1. 确定对称轴。对称轴是一条直线,该直线将图形分为两个部分,每个部分都是对称的。对于矩形和正方形等简单的图形,对称轴非常容易确定。但对于更复杂的图形,如多边形,可能需要一些算法才能找到对称轴。

2. 比较对称区域。在确定对称轴后,将两个部分的形状进行比较。如果它们具有完全相同的形状,则该图形是对称的。如果不是,它们就不是。

在C++中,我们可以使用各种算法来实现这些步骤。例如,我们可以使用OpenGL库来比较对称区域。我们还可以使用OpenCV库来找到对称轴。

以下是一个示例函数,该函数使用漫画“加菲猫”中的图形作为输入,并确定该图形是否是对称的:


#include <iostream>

#include <opencv2/opencv.hpp>

bool isSymmetric(cv::Mat img)

{

  // Convert image to grayscale

  cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_BGR2GRAY);

  // Find contours

  std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;

  cv::findContours(img, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

  if (contours.empty()) so the image is not symmetric

    return false;

  

  // Find the largest contour

  cv::Mat mask(img.size(), CV_8UC1, cv::Scalar(0)); // Create a mask

  int maxIdx = 0, maxSize = 0;

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

    int size = cv::contourArea(contours[i]);

    if (size > maxSize)

      maxSize = size;

      maxIdx = i;

    

  }

  cv::drawContours(mask, contours, maxIdx, cv::Scalar(255), cv::FILLED);

  // Flip image horizontally

  cv::Mat flipped;

  cv::flip(img, flipped, 1);

  // Apply mask to both images

  img.setTo(0, mask);

  flipped.setTo(0, mask);

  // Compare images using norm

  double similarity = cv::norm(img, flipped);

  return similarity < 10; // Set a threshold for similarity

}

int main()

{

  cv::Mat img = cv::imread("garfield.png");

  bool symmetric = isSymmetric(img);

  if (symmetric)

    std::cout << "The image is symmetric!" << std::endl;

   else

    std::cout << "The image is not symmetric." << std::endl;

  

  return 0;

}

此示例的实现使用了OpenCV库来找到对称轴和比较对称区域。该函数首先将图像转换为灰度图像,然后使用findContours函数找到图形的轮廓。然后,它找到具有最大面积的轮廓,并将其作为遮罩应用于图像。接下来,函数将图像水平翻转并使用相同的遮罩。最后,它使用norm函数比较两个图像的相似度。如果它们非常相似,则该图形被认为是对称的。否则,它被认为不是。

总之,使用C++实现对称图形的判断是一项有趣且有用的任务。我们可以使用各种算法和库来实现此目标,并且可能需要一些创造性的思维和计算机视觉知识。通过不断学习和实践,我们可以变得更加熟练,并且可以设计出更加复杂和高效的算法。

  
  

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