cv2.approxPolyDP可视化例子

以下是一个使用cv2.approxPolyDP函数的可视化例子，在这个例子中，我们首先读取了一张图像，然后将其转换为灰度图像，并使用二值化处理得到轮廓。接着使用findContours函数找到轮廓，然后使用approxPolyDP函数对轮廓进行多边形拟合，最后将拟合后的多边形绘制出来。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('contour.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制原始轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 3)

# 多边形拟合
approx = cv2.approxPolyDP(contours[0], 10, True)

# 绘制拟合后的多边形
cv2.drawContours(img, [approx], -1, (0, 255, 0), 3)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例代码中，我们使用cv2.approxPolyDP函数对轮廓进行了多边形拟合，得到了拟合后的多边形，然后将其绘制出来。可以看到，拟合后的多边形相对于原始轮廓更加平滑。