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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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