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最小三角形包围框

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裴来凡
发布2022-05-28 16:20:52
3340
发布2022-05-28 16:20:52
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文章被收录于专栏:图像处理与模式识别研究所
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import cv2
import numpy as np
o=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/coins.png')#原始图像
cv2.imshow("original",o)
gray=cv2.cvtColor(o,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图片转换为灰度图片
ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#将灰度图片转换为二值图片
contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#计算图像轮廓
n=len(contours)
contoursImg=[]
for i in range(n):
    temp=np.zeros(o.shape,np.uint8)
    contoursImg.append(temp)
area,trgl=cv2.minEnclosingTriangle(contours[i])#计算最小三角形包围框
print("area=",area)
print("trgl:",trgl)
for i in range(0,3):
    cv2.line(o,tuple(trgl[i][0]),tuple(trgl[(i + 1)%3][0]),(255,255,255),2)#绘制最小三角形包围框
cv2.imshow("result",o)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

area= 14663.580078125 trgl: [[[173. -28.444445]] [[173. 147.5 ]] [[339.6842 64.1579 ]]]

算法:最小三角形包围框是计算包围指定轮廓点集的最小外包三角形的面积和三个顶点。

retval, triangle=cv2.minEnclosingTriangle(points)

  • retval表示最小外包三角形的面积
  • triangle表示最小外包三角形的三个顶点
  • points表示轮廓

img=cv2.line(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType]])

  • img表示待绘制图像
  • pt1表示线段的第1个点(起点)
  • pt2表示线段的第2个点(终点)
  • color表示绘制颜色
  • thickness表示画笔粗细,可选参数
  • lineType表示绘制线型,可选参数

文献:O'Rourke, J., Aggarwal, A., Maddila, S., & Baldwin, M. (1986). An optimal algorithm for finding minimal enclosing triangles. Journal of Algorithms, 7(2), 258-269.

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原始发表:2021-01-29,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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