opencv多边形拟合曲线approxPolyDP()函数
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approxPolyDP()函数是opencv中对指定的点集进行多边形逼近的函数,其逼近的精度可通过参数设置。
对应的函数为:
void approxPolyDP(InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed);
例如:approxPolyDP(contourMat, approxCurve, 10, true);//找出轮廓的多边形拟合曲线
第一个参数 InputArray curve:输入的点集
第二个参数OutputArray approxCurve:输出的点集,当前点集是能最小包容指定点集的。画出来即是一个多边形。
第三个参数double epsilon:指定的精度,也即是原始曲线与近似曲线之间的最大距离。
第四个参数bool closed:若为true,则说明近似曲线是闭合的;反之,若为false,则断开。
该函数采用是道格拉斯-普克算法(Douglas-Peucker)来实现。该算法也以Douglas-Peucker算法和迭代终点拟合算法为名。是将曲线近似表示为一系列点,并减少点的数量的一种算法。该算法的原始类型分别由乌尔斯·拉默(Urs Ramer)于1972年以及大卫·道格拉斯(David Douglas)和托马斯·普克(Thomas Peucker)于1973年提出,并在之后的数十年中由其他学者予以完善。
经典的Douglas-Peucker算法描述如下:
(1)在曲线首尾两点A,B之间连接一条直线AB,该直线为曲线的弦;
(2)得到曲线上离该直线段距离最大的点C,计算其与AB的距离d;
(3)比较该距离与预先给定的阈值threshold的大小,如果小于threshold,则该直线段作为曲线的近似,该段曲线处理完毕。
(4)如果距离大于阈值,则用C将曲线分为两段AC和BC,并分别对两段取信进行1~3的处理。
(5)当所有曲线都处理完毕时,依次连接各个分割点形成的折线,即可以作为曲线的近似。
示意图:
以上是关于opencv多边形拟合曲线approxPolyDP()函数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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