這篇文章主要為大家展示了“C++ OpenCV如何判斷點(diǎn)是否在給定的輪廓中”，內(nèi)容簡(jiǎn)而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“C++ OpenCV如何判斷點(diǎn)是否在給定的輪廓中”這篇文章吧。

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尋找輪廓的方法在前面和章里面都經(jīng)常用到了，如果我們判斷一個(gè)點(diǎn)是否在輪廓里面的話，OpenCV有這個(gè)函數(shù)來(lái)進(jìn)行判斷。

相關(guān)API

double pointPolygonTest(InputArray contour, Point2f pt, bool measuredist)

•  contour            ---輸入輪廓

•  pt                     ---針對(duì)輪廓需要測(cè)試的點(diǎn)

•  measure_dist  ---如果非0，函數(shù)將估算點(diǎn)到輪廓最近邊的距離。

用于測(cè)試一個(gè)點(diǎn)是否在多邊形中
當(dāng)measureDist設(shè)置為true時(shí)，若返回值為正，表示點(diǎn)在多邊形內(nèi)部，返回值為負(fù)，表示在多邊形外部，返回值為0，表示在多邊形上。
當(dāng)measureDist設(shè)置為false時(shí)，若返回值為+1，表示點(diǎn)在多邊形內(nèi)部，返回值為-1，表示在多邊形外部，返回值為0，表示在多邊形上。

檢測(cè)點(diǎn)的核心代碼

代碼段一

/// 得到輪廓  

std::vector > contours;   

std::vector hierarchy;  

cv::Mat src; //src為圖像  

//contours為函數(shù)findContours計(jì)算得到的輪廓點(diǎn)分布值  

cv::findContours( src_copy, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);   

// 計(jì)算到輪廓的距離  

cv::Mat raw_dist( src.size(), CV_32FC1 );  

for( int j = 0; j < src.rows; j++ ){   

     for( int i = 0; i < src.cols; i++ ){   

          raw_dist.at(j,i) = cv::pointPolygonTest( contours[0], Point2f(i,j), true );  

} 

代碼段二

/// 查找輪廓
std::vector > contours;
cv::Mat src; //src為輸入圖像

cv::findContours( src, contours, CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));

//判斷p1(x,y)是否在輪廓內(nèi)
cv::Point p1(x,y);
if (pointPolygonTest(Contours[j],cv::Point(x1,y1),false) == 1)
{    
    cout<}

以上是“C++ OpenCV如何判斷點(diǎn)是否在給定的輪廓中”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！