opencv图像处理怎么找轮廓两点的距离

在 OpenCV 中，可以使用 `cv2.arcLength()` 函数来计算轮廓的周长，使用 `cv2.contourArea()` 函数来计算轮廓的面积。可以通过这些函数计算轮廓的特征，然后根据需要进一步处理。

如果要找到轮廓的两个点之间的距离，可以使用 `cv2.pointPolygonTest()` 函数。该函数可以计算一个点到轮廓的距离，并返回距离值。可以使用该函数计算轮廓上的两个点之间的距离。

例如，假设 `cnt` 是一个轮廓，`pt1` 和 `pt2` 是轮廓上的两个点，则可以使用以下代码计算它们之间的距离：

dist1 = cv2.pointPolygonTest(cnt, pt1, True)
dist2 = cv2.pointPolygonTest(cnt, pt2, True)
distance = abs(dist1 - dist2)

其中的 `True` 表示计算点到轮廓的有符号距离，即在轮廓内部的点的距离为负数，外部的点的距离为正数。取绝对值可以得到无符号距离。

相关问题

opencv图像轮廓提取

### 回答1：
OpenCV提供了一个函数cv::findContours()，可以用于从二值图像中提取轮廓。

具体步骤如下：

1. 将彩色图像转化为灰度图像。

2. 对灰度图像进行二值化处理，得到二值图像。

3. 使用cv::findContours()函数提取轮廓。

4. 绘制轮廓。

下面是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转化为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 提取轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 显示图像
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，cv2.findContours()函数的参数说明如下：

- 第一个参数：二值图像。

- 第二个参数：轮廓检索模式。有以下四种模式：

- cv2.RETR_EXTERNAL：只检测外轮廓。

- cv2.RETR_LIST：检测所有轮廓，不建立轮廓之间的层级关系。

- cv2.RETR_CCOMP：检测所有轮廓，并将轮廓分为两级，即外层轮廓和内层轮廓。

- cv2.RETR_TREE：检测所有轮廓，并建立轮廓之间的层级关系。

- 第三个参数：轮廓逼近方法。有以下三种方法：

- cv2.CHAIN_APPROX_NONE：存储所有的轮廓点。

- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：压缩水平、垂直、对角线方向上的像素点，只保留端点。

- cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1、cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用Teh-Chin链逼近算法。

返回值：

- contours：检测到的轮廓，每个轮廓是一个Numpy数组。

- hierarchy：检测到的轮廓之间的层级关系，每个轮廓有四个值：[next, previous, child, parent]。其中，next表示下一个轮廓的索引，previous表示前一个轮廓的索引，child表示第一个子轮廓的索引，parent表示父轮廓的索引。如果当前轮廓没有子轮廓，则child=-1；如果当前轮廓没有父轮廓，则parent=-1。

### 回答2：
在OpenCV中，图像轮廓提取是一种常用的图像处理技术，它可以帮助我们找到图像中对象的边界。轮廓提取可以用于许多应用，如形状识别、物体检测和图像分割等。

在OpenCV中，图像轮廓提取的主要步骤如下：
1. 将图像转换为灰度图像，这有助于减少噪声并简化处理。
2. 对图像进行阈值处理，将图像转换为二值图像。这样可以将对象与背景分离。
3. 对二值图像进行形态学操作，如腐蚀和膨胀，可以去除噪声并平滑边界。
4. 使用cv2.findContours()函数找到图像中的轮廓。该函数将返回一个包含所有轮廓的列表。
5. 可选地，可以使用cv2.drawContours()函数在原始图像上绘制轮廓。这可以帮助我们可视化轮廓提取的结果。

在进行图像轮廓提取时，还可以使用一些参数来调整轮廓提取的效果。例如，可以通过调整阈值值和形态学操作来控制轮廓的数量和精度。

总的来说，OpenCV提供了简单且强大的图像轮廓提取工具，它可以帮助我们提取图像中的对象边界，进而实现各种应用。学习和掌握轮廓提取技术对于图像处理和计算机视觉相关领域的研究和应用非常重要。

### 回答3：
OpenCV是一个强大的计算机视觉库，具有丰富的图像处理功能，其中包括图像轮廓提取。

图像轮廓是指图像中连接相同颜色或强度的连续曲线的图像特征。在OpenCV中，图像轮廓提取是通过以下几个步骤实现的：

首先，我们需要将图像转换为灰度图像。这是因为灰度图像只有一个通道，更容易处理。可以使用cvtColor()函数将彩色图像转换为灰度图像。

然后，我们可以使用阈值函数将图像二值化。通过设定适当的阈值，我们可以将图像分为目标和背景两部分。可以使用threshold()函数设置阈值，并根据需要选择不同的阈值类型。

接下来，使用findContours()函数可以检测图像中的轮廓。该函数将按大小排序返回一系列轮廓，并存储为一系列点的集合。可以选择提取所有的轮廓，或者只提取特定大小的轮廓。还可以使用其他参数来调整轮廓的检测精度和准确性。

提取轮廓后，可以使用drawContours()函数将轮廓绘制在原始图像上。该函数可以选择绘制所有的轮廓或单独绘制其中的一个轮廓。

如果需要进一步处理轮廓，可以使用一些附加函数，如计算轮廓的面积、周长、边界框等。还可以对轮廓进行操作，例如填充、裁剪或平滑处理。

最后，通过使用imshow()函数可以将处理后的图像显示出来。

总之，OpenCV提供了一套完整且易于使用的函数，可以方便地从图像中提取轮廓。通过适当的处理和调整参数，我们可以根据实际需求获取准确的轮廓信息。

opencv不规则图像轮廓匹配并截取c++代码实现

下面是一个示例代码，用于匹配并截取两个不规则图像的轮廓。这里使用了 OpenCV 库。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取原始图像
    Mat src1 = imread("image1.png");
    Mat src2 = imread("image2.png");

    // 转换为灰度图像
    Mat gray1, gray2;
    cvtColor(src1, gray1, COLOR_BGR2GRAY);
    cvtColor(src2, gray2, COLOR_BGR2GRAY);

    // 二值化处理
    Mat bin1, bin2;
    threshold(gray1, bin1, 128, 255, THRESH_BINARY);
    threshold(gray2, bin2, 128, 255, THRESH_BINARY);

    // 查找轮廓
    vector<vector<Point>> contours1, contours2;
    vector<Vec4i> hierarchy1, hierarchy2;
    findContours(bin1, contours1, hierarchy1, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    findContours(bin2, contours2, hierarchy2, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 匹配轮廓
    Mat match_result;
    drawContours(match_result, contours1, -1, Scalar(255, 0, 0), 1);
    drawContours(match_result, contours2, -1, Scalar(0, 255, 0), 1);

    for (int i = 0; i < contours1.size(); i++) {
        for (int j = 0; j < contours2.size(); j++) {
            double match = matchShapes(contours1[i], contours2[j], CONTOURS_MATCH_I2, 0);
            if (match < 0.1) {
                // 截取匹配的轮廓
                Rect rect = boundingRect(contours2[j]);
                Mat roi = src2(rect);

                // 在原始图像上绘制截取结果
                drawContours(src1, contours1, i, Scalar(0, 0, 255), 2);
                rectangle(src1, rect, Scalar(0, 255, 0), 2);

                // 显示结果
                imshow("Match result", match_result);
                imshow("Result", src1);
                waitKey();

                return 0;
            }
        }
    }

    cout << "No match found!" << endl;
    return -1;
}

在这段代码中，我们首先读取了两个原始图像，并将它们转换为灰度图像进行后续处理。然后，我们使用 `findContours` 函数查找图像中的轮廓，并使用 `drawContours` 函数绘制轮廓。接下来，我们使用 `matchShapes` 函数对两个图像中的轮廓进行匹配，如果匹配度小于阈值，则截取匹配的轮廓并在原始图像上绘制结果。最后，我们使用 `imshow` 函数将结果显示出来。

需要注意的是，这里的匹配方式是使用 `matchShapes` 函数对轮廓进行匹配，如果需要更精确的匹配结果，可以考虑使用其他匹配算法，如基于特征点的匹配算法。