findcontours函数得到数据再进行平滑

findContours函数可以通过轮廓提取得到一系列的点集，但是这些轮廓可能过于复杂不平滑。为了使轮廓更加平滑，可以使用approxPolyDP函数对轮廓进行适当的近似。approxPolyDP函数可以根据指定的精度，将原始曲线与近似曲线之间的最大距离控制在一定范围内。这样可以得到一个较为平滑的多边形曲线。

相关问题

opencv findcontours()函数详细介绍

`findContours()` 函数是 OpenCV 库中的一个函数，用于查找二值图像中的轮廓。该函数的函数原型如下：

cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])

函数参数解释如下：

- `image`：输入图像，必须是二值化后的图像，即像素值为 0 或 255。
- `mode`：轮廓检索模式，决定轮廓的检索方式。有以下几个模式：
- `cv2.RETR_EXTERNAL`：只检测最外层轮廓。
- `cv2.RETR_LIST`：检测所有轮廓，但不建立轮廓间的父子关系。
- `cv2.RETR_CCOMP`：检测所有轮廓，建立两层轮廓的层次结构。
- `cv2.RETR_TREE`：检测所有轮廓，建立完整的轮廓层次结构。
- `method`：轮廓逼近方法，决定轮廓的输出方式。有以下几个方法：
- `cv2.CHAIN_APPROX_NONE`：存储所有轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过 1。
- `cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`：仅存储垂直、水平和对角线方向的端点，例如一个矩形轮廓只需 4 个点来保存轮廓信息。
- `cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1` 和 `cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`：使用 Teh-Chin 链逼近算法进行轮廓压缩，输出较为平滑的轮廓。
- `contours`：轮廓数据，一个由点向量组成的列表，每个点向量表示一个轮廓点。
- `hierarchy`：轮廓层次信息，一个包含每个轮廓的属性的列表。
- `offset`：可选的偏移量，用于调整轮廓中的每个点的坐标。

`findContours()` 函数返回两个值，分别是轮廓数据和轮廓层次信息。轮廓层次信息用于描述轮廓之间的关系，每个轮廓有四个相关信息：它的父轮廓、它的第一个子轮廓、它的下一个兄弟轮廓以及它自己的索引。

使用 `findContours()` 函数可以实现一些图像处理的功能，例如目标检测、图像分割和形状识别等。

Emgucv findContours优化轮廓减少计算

在计算机视觉领域，特别是处理图像和视频中的边缘检测和轮廓分析时，`cv::findContours` 函数是一个重要的 OpenCV (Emgu CV) 内置函数。它用于从二进制图像中提取出轮廓（contours），即物体的边界线。

原始的 `findContours` 可能会带来一些计算开销，特别是在大规模图像或密集的边缘区域，因为它会对每个像素进行扫描并创建轮廓树。为了优化这个过程，你可以考虑以下策略：

1. **预处理**：首先对输入图像进行阈值化、平滑或者其他降噪操作，以减少不必要的细节和噪声，这有助于减少需要分析的像素数量。

2. **适当选择层级**：`findContours` 返回的是轮廓的多级表示（如轮廓链表或轮廓树）。如果只需要最外层或特定级别的轮廓，可以选择返回类型，避免遍历整个树结构。

3. **性能设置**：在调用 `findContours` 时，可以传递 `cv::RETR_EXTERNAL` 参数来只获取外部轮廓，忽略内部凹陷部分，这样就可以减少计算量。

4. **非递归版本**：虽然 OpenCV 的默认版本是递归的，但是也有非递归版本 `findContours2`，它在某些场景下可能更快，因为不需要回溯轮廓。

5. **使用缓存或迭代器**：如果你的应用场景允许，可以在循环中缓存结果，而不是每次都从头开始搜索。或者，使用迭代器遍历轮廓，而不是将它们全部加载到内存中。

通过这些优化技巧，你可以显著减少 `findContours` 对计算资源的需求，尤其是在处理大量数据时。