#include<opencv2/opencv.hpp>#include<vector>#include<iostream>intmain(){// 创建一个用于存储图像点的数组std::vector<std::vector<cv::Point2f>> imagePoints[2];// 假设我们提取了以下特征点std::vector<cv::Point2f> points1 = { {0.0f,0.0f},
typedef Point_<int> Point2i; //int类型Point_ typedef Point_<int64> Point2l; //int64类型Point_ typedef Point_<float> Point2f; //flota类型Point_ typedef Point_<double> Point2d; //double类型Point_ typedef Point2i Point; //int类型Point,因为int类型使用相对多些,再次重取名,编 1. 2. 3. 4...
Point_ ( const CvPoint2D32f & pt ); Point_ ( const Size_ < _Tp >& sz ); //提供将Size的width和height作为Point的坐标值 Point_ ( const Vec < _Tp , 2 >& v ); //提供将一个二维的vector转换为Point类型 Point_ & operator = ( const Point_ & pt );//提供Point的赋值,当然两遍的...
findContours(bin_output, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0,0));//找轮廓 //这些个类型 vector<vector<Point>> contours_poly(contours.size()); vector<Rect> poly_rects(contours.size()); vector<RotatedRect> minRect(contours.size()); //取点 for (size_t i =0;...
contour:输入的多边形轮廓。通常是一个 std::vector<cv::Point> 或 cv::Mat 类型的数组。 pt:要测试的点,即待检测的点。 measureDist:一个布尔值,如果设置为 true,函数将计算点到多边形的最短距离。 函数返回一个 double 值: 如果measureDist 设置为 false,则返回值表示点相对于多边形的位置: ...
我们首先定义了一个轮廓数组contours,是vector<vector<Point>>类型的,findContours函数检测到的轮廓都会存放到contours里。 然后定义了vector<Vec4i>hierarchy,这是我们要传给findContours函数的,用来存放每个轮廓contours[i]对应的4个hierarchy元素 hierarchy[i][0]~hierarchy[i][3]。
convexhull: 输入参数,检测到的凸包,可以调用convexHull函数得到。注意,convexHull函数可以得到vector<vector<Point>>和vector<vector<int>>两种类型结果,这里的convexhull应该为vector<vector<int>>类型,否则通不过ASSERT检查; convexityDefects:输出参数,检测到的最终结果,应为vector<vector<Vec4i>>类型,Vec4i存储了起...
(10, 10), Point(-1, -1), BORDER_DEFAULT);//这些个类型vector<vector<Point>> contours; // 存轮廓vector<Vec4i> hierarchy; // 轮廓关系向量threshold(gray_src, bin_output, 144, 255, 0); // 二值化findContours(bin_output, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, ...
array:输入参数,表示输入的点集或轮廓。可以是cv::Mat、std::vector<cv::Point>、或者其他兼容的数据类型。 返回值:函数返回一个cv::Rect对象,表示包围输入点集或轮廓的最小矩形。Rect对象包含了矩形的左上角坐标(x, y)以及矩形的宽度和高度。 cv::minEnclosingCircle是 OpenCV 中用于计算包围给定点集的最小半...
std::vector<Point2f> tmpcorners(count+1); Mat image = _image.getMat(); CvMat c_image = image; bool ok = cvFindChessboardCorners(&c_image, patternSize, (CvPoint2D32f*)&tmpcorners[0], &count, flags ) > 0; if( count > 0 ) { ...