opencv 多边形近似物体形状

前面我们学习过最小外接矩和最小外接圆，那么可以用一个最小的多边形包围物体吗？当然可以：
其中 cv.approxPolyDP() 的参数1是源图像的某个轮廓；参数2(epsilon)是一个距离值，表示多边形的轮廓接近实际轮廓的程度，值越小，越精确；参数3表示是否闭合。

import cv2 as cv
import numpy as np

# 多边形逼近
# 1.先找到轮廓
img = cv.imread('unregular.jpg', 0)
_, thresh = cv.threshold(img, 0, 255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)
contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, 3, 2)
cnt = contours[0]

# 2.进行多边形逼近，得到多边形的角点
approx1 = cv.approxPolyDP(cnt, 3, True)
approx2 = cv.approxPolyDP(cnt, 15, True)
approx3 = cv.approxPolyDP(cnt, 75, True)

# 3.画出多边形
image = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_GRAY2BGR)
cv.polylines(image, [approx1], True, (255, 0, 0), 2)
cv.polylines(image, [approx2], True, (0, 255, 0), 2)
cv.polylines(image, [approx3], True, (0, 0, 255), 2)

print(len(approx1),len(approx2),len(approx3))  # 角点的个数
cv.imshow('approxPloyDP', image)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

可以看到，cv.approxPolyDP 函数 参数2(epsilon)越小，得到的多边形角点越多，对原图像的多边形近似效果越好。

最后

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