opencv轮廓提取（边缘检测）后随机删除部分点，以减少运算量

opencv不论是轮廓提取，还是边缘检测，都会得到很多点，一般来讲都会有几千个点，不论是查找直线，还是查找圆，对几千个点进行处理，都需要耗费很多时间。而很多时候，我们不需要这么多点，我们想要的结果是：随机的删除一些点，比如删除一半的点。

c++中vector容器用的较多，所有的点都存放在vector中，vector从末尾删除数据的效率很高，但是从中间删除的话，效率很低，如果从中间删除，3000个点中删除1500个点，估计会耗费几十ms的时间，这显然是不能够接受的。

本文提供的函数，可以实现vector中3000个点，删除1500个点，仅耗费不到1ms的时间，

下面贴出详细的代码，经过验证，可直接使用

欢迎大家交流

int chao_delete_part_point(vector<Point> &point_list, int delete_num)
{
int num = point_list.size() - delete_num;
if (num < 10) return 0;
int idx = point_list.size();
while (true)
{
idx--;
if (idx < num) break;
int idx1 = chao_get_rand_num(0, point_list.size() - 2);
swap(point_list[idx1], point_list[point_list.size() - 1]);
point_list.pop_back();
}
return 0;
}

int chao_get_rand_num(int min, int max)//得到min与max之间的随机整数
{
int num = rand() % (max - min + 1) + min;
return num;
}

相信看懂了之后，就觉得很简单，，就是把需要删除的点，替换到vector的末尾，从末尾删除。

最后

以上就是沉静荔枝为你收集整理的opencv轮廓提取（边缘检测）后随机删除部分点，以减少运算量的全部内容，希望文章能够帮你解决opencv轮廓提取（边缘检测）后随机删除部分点，以减少运算量所遇到的程序开发问题。

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