ContourApproximationModes.ApproxTC89L1 ContourApproximationModes 各个,枚举值得意义
时间: 2024-04-19 19:25:00 浏览: 66
C知道:`ContourApproximationModes` 是一个枚举类型,用于指定轮廓线近似的方法。下面是 `ContourApproximationModes` 中各个枚举值的含义:
1. `ContourApproximationModes.None`:不进行任何近似,保留所有的轮廓线节点。
2. `ContourApproximationModes.ApproxSimple`:使用简单的近似方法,减少轮廓线的节点数量。这种方法使用Douglas-Peucker算法来逼近轮廓线。
3. `ContourApproximationModes.ApproxTC89L1`:使用Teh-Chin链码近似算法(TC89-L1)来逼近轮廓线。这种方法通常可以得到更平滑的轮廓线。
4. `ContourApproximationModes.ApproxTC89KCOS`:使用Teh-Chin链码近似算法(TC89-KCOS)来逼近轮廓线。这种方法也可以得到平滑的轮廓线,但比 `ApproxTC89L1` 更加精确。
这些枚举值提供了不同的轮廓线近似方法,可以根据需要选择适合的方法。具体选择哪种方法取决于你对结果的要求和应用场景。
希望这能解答你的问题!如果还有其他疑问,请随时提问。
相关问题
OpenCvSharp.Point[][] allContours = Cv2.FindContoursAsArray(grayImage, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple);
根据您提供的代码,`Cv2.FindContoursAsArray` 函数用于在灰度图像 `grayImage` 中查找轮廓线,并将结果存储在 `OpenCvSharp.Point[][] allContours` 变量中。
该函数的第一个参数是输入图像,应该是灰度图像或二值图像。第二个参数是轮廓线的检索模式,常用的模式包括 `RetrievalModes.External`(仅检索外部轮廓线)和 `RetrievalModes.List`(检索所有轮廓线)。第三个参数是轮廓线的近似方法,常用的方法包括 `ContourApproximationModes.ApproxSimple`(简单的近似方法)和 `ContourApproximationModes.ApproxTC89L1`(Teh-Chin链码近似方法)。
函数返回一个包含所有轮廓线的数组,每个轮廓线由一系列点组成。因此,`OpenCvSharp.Point[][] allContours` 是一个二维数组,其中每个元素都是一个轮廓线。
您可以进一步处理 `allContours` 数组,例如计算轮廓线的面积、周长,或在图像上绘制轮廓线等。
Cv2.FindContours(binaryMat, out allContours, out hierarchy, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple); 返回太多的轮廓线
C知道:`Cv2.FindContours` 是OpenCV库中的函数,用于在二值图像中查找轮廓线。如果你觉得返回的轮廓线太多,你可以尝试调整一些参数来过滤或减少返回的轮廓线数量。
一个常用的方法是通过设置 `ContourApproximationModes` 参数来选择适当的轮廓近似模式。例如,使用 `ContourApproximationModes.ApproxSimple` 近似模式会减少轮廓线的节点数量。你可以尝试使用其他近似模式,如 `ContourApproximationModes.ApproxTC89L1` 或 `ContourApproximationModes.ApproxNone`,看是否能够得到更合适的轮廓线。
另外,你也可以使用其他方式对二值图像进行预处理,例如调整阈值或使用形态学操作来消除不必要的细节。这些操作可以帮助你过滤掉一些不需要的轮廓线。
最后,如果你只对特定大小或形状的轮廓线感兴趣,你可以在找到轮廓线后进行进一步的筛选和过滤。例如,你可以根据轮廓线的面积、周长或形状等特征进行筛选。
希望这些方法能够帮助你减少返回的轮廓线数量。如果有其他问题,请随时提问!
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