标签：std src include int dst opencv pointPolygonTest 检测点 cv

10.png

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


int main(int argc, char** argv) {

    cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/10.png",0);
    cv::GaussianBlur(src, src, cv::Size(3, 3), 0);//过滤
    cv::Mat dst;
    cv::threshold(src, dst, 150, 255, 0);

    std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
    std::vector<cv::Vec4i> hierachy;
    findContours(dst, contours, hierachy, cv::RETR_TREE, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE, cv::Point(0, 0));//找出轮廓坐标点
    std::cerr << contours.size() << std::endl;  //找到的轮廓数量

    cv::Mat dst1(dst.size(), dst.type());
    drawContours(dst1, contours, 1, cv::Scalar::all(255), 2, 8, hierachy); //画出树叶轮廓
    cv::imshow("树叶轮廓", dst1);
    
    double distance = pointPolygonTest(contours[1], cv::Point2f(150, 50), true);//检测指定点是否在指定轮廓内
    /*
    参数1:轮廓
    参数2:点
    参数3:设置为true时，返回实际距离值;若返回值为正，表示点在多边形内部，返回值为负，表示在多边形外部，
            返回值为0，表示在多边形上
          设置为false时，返回 -1、0、1三个固定值。若返回值为+1，表示点在多边形内部，返回值为-1，表示在多边
            形外部，返回值为0，表示在多边形上
    */
    std::cerr << distance << std::endl; //34.8855
    

    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

标签：std,src,include,int,dst,opencv,pointPolygonTest,检测点,cv
来源： https://www.cnblogs.com/liming19680104/p/15826098.html

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