在OpenCV Python中,cv.approxPolyDP函数用于计算多边形的近似轮廓。它使用动态规划算法,通过在轮廓上插入额外的点来近似原始轮廓。这对于图像处理和计算机视觉任务非常有用,例如对象检测、形状分析等。一、工作原理cv.approxPolyDP函数基于给定的一组点来计算多边形的近似轮廓。它使用动态规划算法,通过插入额外的点来逼近原...
在上述代码中,我们首先计算拟合多边形的精度参数 epsilon。然后,我们使用approxPolyDP函数来拟合多边形,并使用drawContours函数绘制图像和多边形。 4. 完整示例 下面是一个完整的示例代码,演示了如何使用 OpenCV 和 Python 进行多边形拟合: importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasplt# 加载图像image=cv2.imread(...
# 进行多边形逼近, 返回的是多边形上一系列的点, 即多边形逼近之后的轮廓 approx = cv2.approxPolyDP(contours[0], 20, True) # print(type(approx)) # print(approx) # print('---') # print(contours[0]) # 把多边形逼近的轮廓画出来. cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0, 255, 0), 2) ...
5、将goal_points(此时是三维数组)拆分成二维。 6、通过上一篇博客我们知道了approxPolyDP返回的坐标点是逆时针的,且第一个坐标是变化的,所以我们通过比较第一个坐标的x和第二个坐标的x来确定谁在左上角,并且因为我们定义的新窗口的四个坐标是顺时针,所以需要将第三第四个坐标对调一下,从而符合顺时针的要求。
cv2.approxPolyDP(curve, epsilon, closed) curve 需要进行近似的轮廓 epsilon 指定近似精度的参数ε,这是原始曲线与其近似值之间的最大距离。参数越小,两直线越接近 closed 若为true,曲线第一个点与最后一个点连接形成闭合曲线,若为false,曲线不闭合。
cv2.approxPolyDP实现轮廓近似原理 # -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport cv2image = cv2.imread("C:/Users/angel/Desktop/image.png")cv2.imshow("Image", image)gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)thresh = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]...
问approxPolyDP()在openCV中的矩形检测不准确EN本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 在 Python 中创建...
`cv2.approxPolyDP()` 返回一个包含形状或轮廓近似版本所需点的列表。这对于图形识别或形状比较等任务非常有用。 (6)cv2.convexHull() OpenCV中的cv2.convexHull()函数可以用来检测一个形状是否具有凸性属性,并如果没有,可以找出该形状的最小凸性轮廓。 凸性轮廓,或者说凸包,是一个包围着所有点的凸多边形。如果...
然后我们使用该cv2.approxPolyDP函数,启动轮廓近似过程(第3行)。eps×peri乘积值充当近似精度,通过遍历不同的eps,进行轮廓的近似计算。 通过运行代码,我们可以看出,随着eps值不断增加,其轮廓顶点数不断减少,直到顶点数量不再减少为止,这表明轮廓近似算法确实有效。 [INFO] original, num_pts=402 [INFO] eps=...