介绍cv2.approxPolyDP 及其参数
时间: 2023-10-19 16:16:06 浏览: 483
cv2.approxPolyDP是OpenCV中的一个函数,用于对轮廓进行近似处理。它的主要功能是将一个轮廓中的点集逼近到一个指定的精度或弧度,从而减少点的数量,使得轮廓更加平滑和简单。这个函数的调用格式如下:
```python
approx_curve = cv2.approxPolyDP(curve, epsilon, closed)
```
其中,curve是输入的轮廓,epsilon是指定的逼近精度,closed是一个布尔值,表示轮廓是否封闭。函数的返回值是逼近后的轮廓。
参数epsilon是一个非负数,表示逼近精度。它的实际意义是,如果两个相邻的点之间的距离小于epsilon,则这两个点的距离将被忽略,从而将它们看作一个点。如果epsilon越小,则最终的轮廓越接近原始轮廓,但点的数量也会更多。
参数closed是一个布尔值,表示轮廓是否封闭。如果封闭,则表示轮廓的首尾点相连,否则表示轮廓的首尾点不相连。
需要注意的是,这个函数只能用于处理二维平面中的轮廓,无法处理三维物体表面的轮廓。
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计算机视觉 AI美颜
### 计算机视觉AI美颜技术实现方法
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基于上述获得的数据,接下来就是实际执行美化操作的部分了。具体来说:
- **平滑皮肤纹理**:采用双边滤波或其他高级去噪手段去除瑕疵;
- **美白肤色**:适当提高亮度/对比度参数使得整体看起来更加明亮健康;
- **瘦脸瘦身**:运用仿射变换拉伸特定轮廓线达到理想比例;
- **大眼特效**:同样依靠几何映射扩大眼球范围营造迷人双眸效果。
以下是Python环境下简单示例代码片段用于展示如何应用OpenCV库来进行基础版的人像修饰工作:
```python
import cv2
import numpy as np
def beautify_face(image_path, output_path=None):
img = cv2.imread(image_path)
# Convert to grayscale and apply Gaussian blur for smoothing effect.
gray_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred_gray = cv2.GaussianBlur(gray_img,(7,7),0)
# Create a mask that highlights the face area using skin color detection or pre-trained models like MTCNN/FaceNet etc..
hsv_image=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_skin=np.array([0,20,70],dtype="uint8")
upper_skin=np.array([20,255,255],dtype="uint8")
skinMask=cv2.inRange(hsv_image,lower_skin,upper_skin)
smoothed_masked=blurred_gray.copy()
_, contours,_=cv2.findContours(skinMask,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]
contour_sizes=[(cv2.contourArea(contour),contour)for contour in contours]
biggest_contour=max(contour_sizes,key=lambda x:x[0])[1]
epsilon=0.01*cv2.arcLength(biggest_contour,True)
approx=cv2.approxPolyDP(biggest_contour,epsilon,True)
hull=cv2.convexHull(approx)
cv2.drawContours(smoothed_masked,[hull],-1,255,-1)
masked_smoothed=cv2.bitwise_and(blurred_gray,blurred_gray,mask=smoothed_masked.astype(np.uint8))
result=cv2.addWeighted(masked_smoothed,0.4,img,0.6,0)
if not output_path is None:
cv2.imwrite(output_path,result)
beautify_face('input.jpg','output.jpg')
```
请运用Python程序实现以下要求:输入图片文件,把图片内容的外形轮廓连线,并输出为.dwg格式文件
### 使用 Python 实现图像处理并导出 DWG 文件
为了实现这一目标,需要完成几个主要的任务:读取图像文件、执行边缘检测、连接轮廓线以及最终将结果保存为 DWG 文件。以下是具体方法:
#### 安装必要的库
确保已经安装了所需的 Python 库 `opencv-python` 和 `ezdxf` 。可以通过 pip 工具来轻松安装这些依赖项[^1]。
```bash
pip install opencv-python ezdxf
```
#### 图像预处理与边缘检测
利用 OpenCV 来加载输入图片,并应用 Canny 边缘检测算法获取二值化后的边界信息。Canny 方法能够有效地识别物体的边界,在此基础上进一步寻找闭合轮廓。
```python
import cv2
import numpy as np
def detect_contours(image_path):
# 加载灰度图
image = cv2.imread(image_path, 0)
# 执行高斯模糊减少噪声影响
blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
# 使用 Canny 算法查找边缘
edges = cv2.Canny(blurred, threshold1=30, threshold2=150)
# 查找所有外部轮廓
contours, _ = cv2.findContours(edges.copy(), mode=cv2.RETR_EXTERNAL,
method=cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
return contours
```
此部分代码实现了从给定路径加载一张图片,对其进行简单的平滑滤波操作以降低随机噪点的影响,随后调用 Canny 函数计算梯度幅值变化较大的位置作为潜在边界的指示器。
#### 处理轮廓并将它们转化为线条集合
对于每一个找到的轮廓,通过近似多边形的方式简化其形状描述,从而得到一系列顶点坐标表示的折线段序列。这里采用 Douglas-Peucker 算法(由 OpenCV 的 approxPolyDP 提供),它可以根据指定精度参数自动调整曲线拟合程度。
```python
from typing import List, Tuple
Point = Tuple[int, int]
def simplify_contour(contour: np.ndarray, epsilon_ratio: float = 0.02) -> List[List[Point]]:
perimeter = cv2.arcLength(contour, closed=True)
simplified = cv2.approxPolyDP(curve=contour, epsilon=epsilon_ratio * perimeter, closed=True).reshape(-1, 2)
lines = [[tuple(simplified[i]), tuple(simplified[(i + 1) % len(simplified)])]
for i in range(len(simplified))]
return lines
```
上述函数接收单个轮廓数组及其相对误差比例因子作为输入参数,返回经过简化的直线列表形式的结果集。每条直线上有两个端点构成一对元组,便于后续绘图时使用。
#### 创建 DXF 文档并向其中添加实体对象
最后一步是借助于 `ezdxf` 模块创建一个新的 AutoCAD Drawing Exchange Format(DXF) 文件实例,并向里面插入之前准备好的几何图形元素——即那些代表原始图像中显著特征的连续线串。
```python
import ezdxf
def save_to_dwg(lines_list: List[List[Tuple[float, float]]], output_file='output.dwg'):
doc = ezdxf.new('R2010') # 或者其他版本号如 'AC1027'
msp = doc.modelspace()
for line_set in lines_list:
for start_point, end_point in line_set:
msp.add_line(start=start_point, end=end_point)
doc.saveas(output_file)
```
这段脚本定义了一个名为 `save_to_dwf()` 的辅助功能,负责接受多个线段组成的嵌套列表结构,并依次将其转换成 CAD 中的标准 LINE 对象写入到磁盘上的 .dwg 文件内。
#### 整合流程
现在有了各个独立的功能模块之后,只需要按照顺序组合起来就能形成完整的解决方案了。
```python
if __name__ == '__main__':
input_image = './example.png' # 替换成实际存在的图片地址
all_lines = []
detected_contours = detect_contours(input_image)
for contour in detected_contours:
all_lines.extend(simplify_contour(contour))
save_to_dwg(all_lines, 'result.dwg')
```
这样就完成了整个工作流的设计,包括但不限于图像导入、边缘捕捉、形态学变换直至最终输出可编辑矢量图纸的过程。
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