这段代码的作用是将轮廓分成20个不同的点集，并将每个点集存储在对应的vector<Point2f>中。最后创建一个大小为321x432的黑色图像img作为显示结果的背景。

很好，你理解得很清楚！这段代码使用OpenCV库中的函数cv::approxPolyDP()对输入的轮廓进行多边形拟合，并将其分成20个不同的点集。每个点集都存储在对应的vector<Point2f>中。

最后，通过创建一个大小为321x432的黑色图像img作为显示结果的背景，我们可以将每个点集以不同的颜色绘制到该背景上，以便观察和比较不同的拟合结果。

相关问题

将一组点按 vector<point2f> 行列坐标排序 C++

可以使用 STL 中的 sort 函数和 lambda 表达式来对一组点按照行列坐标排序。假设我们有一个点类 Point2f（OpenCV 库中的点类），其成员变量为 x 和 y 表示横纵坐标，可以使用 lambda 表达式定义一个比较函数，按照行坐标为第一关键字，列坐标为第二关键字进行排序。

代码如下：

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <opencv2/core.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    vector<Point2f> points = {{2, 3}, {1, 4}, {3, 2}, {1, 2}, {2, 1}};
    sort(points.begin(), points.end(), [](Point2f a, Point2f b) {
        if (a.x != b.x) {
            return a.x < b.x;
        } else {
            return a.y < b.y;
        }
    });
    for (auto p : points) {
        cout << "(" << p.x << ", " << p.y << ")" << endl;
    }
    return 0;
}

以上代码中使用了 lambda 表达式定义了一个比较函数，按照行坐标为第一关键字，列坐标为第二关键字进行排序。最后使用 sort 函数对点集进行排序，输出结果即为按照行列坐标排序后的点集。

注意：以上代码中使用了 OpenCV 库中的 Point2f 类，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改。

已知点集ConcurrentBag<Point2f> Allpoints ，拟合一条直线请编写函数，输出ref 两个端点p1,p2 基于opencvsharp4.6编程，生成新的函数

好的，根据您的要求，我编写了以下基于 OpencvSharp4.6 的函数，用于拟合一条直线并输出两个端点：

using OpenCvSharp;

public void FitLineAndGetEndpoints(ConcurrentBag<Point2f> Allpoints, out Point2f p1, out Point2f p2)
{
    // Convert ConcurrentBag<Point2f> to Mat
    var pointsMat = new Mat(Allpoints.Count, 1, MatType.CV_32FC2);
    var i = 0;
    foreach (var p in Allpoints)
    {
        pointsMat.At<Vec2f>(i, 0)[0] = p.X;
        pointsMat.At<Vec2f>(i, 0)[1] = p.Y;
        i++;
    }

    // Fit a line to the points using PCA
    var mean = new Mat();
    var eigenvectors = new Mat();
    var eigenvalues = new Mat();
    Cv2.PCACompute(pointsMat, mean, eigenvectors, eigenvalues, 1);

    // Get the direction vector of the line
    var direction = eigenvectors.At<Vec2f>(0, 0);

    // Get two points on the line
    var point1 = new Point2f(direction[0] * eigenvalues.At<float>(0, 0) + mean.At<float>(0, 0),
                             direction[1] * eigenvalues.At<float>(0, 0) + mean.At<float>(0, 1));
    var point2 = new Point2f(mean.At<float>(0, 0) - direction[0] * eigenvalues.At<float>(0, 0),
                             mean.At<float>(0, 1) - direction[1] * eigenvalues.At<float>(0, 0));

    // Set the output points
    p1 = point1;
    p2 = point2;
}

这个函数的输入参数是一个 `ConcurrentBag<Point2f>` 类型的点集 `Allpoints`，输出参数是两个 `Point2f` 类型的端点 `p1` 和 `p2`，用于表示拟合得到的直线。

该函数的实现过程如下：

1. 首先将输入的点集 `Allpoints` 转换为 OpenCV 中的 `Mat` 类型的矩阵 `pointsMat`。
2. 使用 PCA 算法对点集进行拟合，得到一条直线的方向向量和两个点。
3. 根据直线的方向向量和两个点，计算并输出两个端点 `p1` 和 `p2`。

希望这个函数能够满足您的需求。如果您有任何问题，请随时询问。