opencv 计算轮廓所有点到某一点的距离

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。如果你想要计算轮廓上所有点到某个特定点的距离，你可以使用OpenCV中的`minDistance()`函数，这个函数可以帮助你在轮廓边界上找到离给定点最近的点。

以下是一个简单的示例代码片段，展示了如何做到这一点：

#include <opencv2/opencv.hpp>

cv::Mat image; // 假设已经加载了图像并获取到了contours和 hierarchy
std::vector<cv::Point> contourPoints = cv::contourApproximation(contour, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 获取轮廓点
cv::Point pointToMeasureFrom; // 需要测量距离的点

double minDistance = std::numeric_limits<double>::max();
int closestIndex = -1;

for (size_t i = 0; i < contourPoints.size(); i++) {
    double dist = cv::norm(contourPoints[i] - pointToMeasureFrom);
    if (dist < minDistance) {
        minDistance = dist;
        closestIndex = i;
    }
}

// minDistance 就是最短距离，closestIndex 是对应的轮廓点索引

在这个例子中，我们首先从轮廓(`contour`)中提取点，然后遍历这些点，计算每个点到指定点(`pointToMeasureFrom`)的欧氏距离。`cv::norm()`函数负责计算两点之间的距离。如果当前点的距离小于之前记录的最小值，就更新最小距离和最近点的索引。

请注意，你需要确保`contour`变量已经被正确填充，并且`contourApproximation()`已经对轮廓进行了简化，以便于后续操作。