//显示结果 imshow("轮廓绘制结果", edge); vector<Point2f>point_0; vector<Point2f>point_1; vector<Point2f>point_2; vector<Point2f>point_3; vector<Point2f>point_4; vector<Point2f>point_5; vector<Point2f>point_6; vector<Point2f>point_7; vector<Point2f>point_8; vector<Point2f>point_9; vector<Point2f>point_10; vector<Point2f>point_11; vector<Point2f>point_12; vector<Point2f>point_13; vector<Point2f>point_14; vector<Point2f>point_15; vector<Point2f>point_16; vector<Point2f>point_17; vector<Point2f>point_18; vector<Point2f>point_19;

这段代码是在定义多个vector变量，每个vector变量都存储了图像中的某个轮廓的关键点坐标。这些变量的命名中包含了数字，可能是因为这些关键点所属的轮廓编号。在这段代码中，只是定义了这些vector变量，但是并没有进行赋值操作。同时，代码中还展示了一个名为"轮廓绘制结果"的窗口，将图像中的轮廓绘制出来并显示出来。

相关问题

opencv 使用 vector<Point2f> 显示图片 c++实例

在OpenCV中，`vector<Point2f>`通常用于保存图像中的关键点或者兴趣区域的位置。如果你想用这样的向量显示一个图片，你需要做以下步骤：

首先，假设你已经加载了一个`cv::Mat`类型的图片，并且有一个`vector<Point2f>`叫做`keyPoints`，其中包含了关键点的位置。

// 加载图片
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

// 确保关键点数量与图片对应
if (keyPoints.size() == 0 || keyPoints.empty()) {
    std::cout << "No key points found." << std::endl;
} else if (keyPoints.size() != image.rows) {
    std::cout << "Number of keypoints does not match the image height." << std::endl;
}

// 如果一切正常，我们可以遍历关键点并绘制它们
cv::Mat output;
output.create(image.size(), CV_8UC3); // 创建一个新的灰度图作为输出
cv::circle(output, keyPoints[i], 5, cv::Scalar(0, 0, 255), -1); // 绘制一个蓝点

cv::imshow("Key Points on Image", output); // 显示带有关键点标记的图像
cv::waitKey(); // 等待用户按键

这里，我们创建了一个新的`cv::Mat`输出，然后对每一个关键点应用了`cv::circle`函数，用蓝色圆圈标记出来。最后使用`cv::imshow`展示结果。

#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>using namespace std;using namespace cv;int main(){ // 读取图像并进行预处理 Mat src = imread("test.jpg"); Mat gray, binary; cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); imshow("binary", binary); // 计算轮廓 vector<vector<Point> > contours; vector<Vec4i> hierarchy; findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point()); // 计算中心、质心、重心、外接圆圆心 Point2f center, centroid, gravity, minEnclosingCircleCenter; Moments mu = moments(contours[0], false); center = Point2f(mu.m10 / mu.m00, mu.m01 / mu.m00); minEnclosingCircle(contours[0], minEnclosingCircleCenter, radius); centroid = Point2f(mu.m10 / mu.m00, mu.m01 / mu.m00); gravity = Point2f(mu.m10 / mu.m00, mu.m01 / mu.m00 + 50); // 绘制结果 Mat drawing = Mat::zeros(binary.size(), CV_8UC3); circle(drawing, center, 5, Scalar(0, 0, 255), -1); circle(drawing, centroid, 5, Scalar(0, 255, 0), -1); circle(drawing, gravity, 5, Scalar(255, 0, 0), -1); circle(drawing, minEnclosingCircleCenter, 5, Scalar(0, 255, 255), -1); imshow("result", drawing); waitKey(0); return 0;}添加更详细的注释

好的，下面是更详细的注释：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像并进行预处理
    Mat src = imread("test.jpg"); // 读取图像
    Mat gray, binary; // 定义灰度图像和二值图像
    cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); // 将图像转换为灰度图像
    threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); // 对灰度图像进行二值化
    imshow("binary", binary); // 显示二值图像

    // 计算轮廓
    vector<vector<Point> > contours; // 定义轮廓
    vector<Vec4i> hierarchy; // 定义轮廓的层次结构
    findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point()); // 提取轮廓

    // 计算中心、质心、重心、外接圆圆心
    Point2f center, centroid, gravity, minEnclosingCircleCenter; // 定义中心、质心、重心、外接圆圆心
    Moments mu = moments(contours[0], false); // 计算轮廓的矩
    center = Point2f(mu.m10 / mu.m00, mu.m01 / mu.m00); // 计算中心
    float radius;
    minEnclosingCircle(contours[0], minEnclosingCircleCenter, radius); // 计算外接圆
    centroid = Point2f(mu.m10 / mu.m00, mu.m01 / mu.m00); // 计算质心
    gravity = Point2f(mu.m10 / mu.m00, mu.m01 / mu.m00 + 50); // 计算重心

    // 绘制结果
    Mat drawing = Mat::zeros(binary.size(), CV_8UC3); // 创建一个空的彩色图像
    circle(drawing, center, 5, Scalar(0, 0, 255), -1); // 绘制中心
    circle(drawing, centroid, 5, Scalar(0, 255, 0), -1); // 绘制质心
    circle(drawing, gravity, 5, Scalar(255, 0, 0), -1); // 绘制重心
    circle(drawing, minEnclosingCircleCenter, 5, Scalar(0, 255, 255), -1); // 绘制外接圆圆心
    imshow("result", drawing); // 显示绘制结果
    waitKey(0); // 等待按键
    return 0;
}

注释中对代码的各个部分进行了说明，使得代码更容易理解。