C++ OpenCV如何判斷點是否在給定的輪廓中

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尋找輪廓的方法在前面和章里面都經常用到了，如果我們判斷一個點是否在輪廓里面的話，OpenCV有這個函數來進行判斷。

相關API

double pointPolygonTest(InputArray contour, Point2f pt, bool measureDist)

•  contour            ---輸入輪廓

•  pt                     ---針對輪廓需要測試的點

•  measure_dist  ---如果非0，函數將估算點到輪廓最近邊的距離。

用于測試一個點是否在多邊形中
當measureDist設置為true時，若返回值為正，表示點在多邊形內部，返回值為負，表示在多邊形外部，返回值為0，表示在多邊形上。
當measureDist設置為false時，若返回值為+1，表示點在多邊形內部，返回值為-1，表示在多邊形外部，返回值為0，表示在多邊形上。

檢測點的核心代碼

代碼段一

/// 得到輪廓  

std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;   

std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;  

cv::Mat src; //src為圖像  

//contours為函數findContours計算得到的輪廓點分布值  

cv::findContours( src_copy, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);   

// 計算到輪廓的距離  

cv::Mat raw_dist( src.size(), CV_32FC1 );  

for( int j = 0; j < src.rows; j++ ){   

     for( int i = 0; i < src.cols; i++ ){   

          raw_dist.at<float>(j,i) = cv::pointPolygonTest( contours[0], Point2f(i,j), true );  

} 

代碼段二

/// 查找輪廓
std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;
cv::Mat src; //src為輸入圖像

cv::findContours( src, contours, CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point(0,0));

//判斷p1(x,y)是否在輪廓內
cv::Point p1(x,y);
if (pointPolygonTest(Contours[j],cv::Point(x1,y1),false) == 1)
{    
    cout<<p1<<"在輪廓內"<<endl;
}

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