这篇文章主要为大家展示了“C++ OpenCV如何判断点是否在给定的轮廓中”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“C++ OpenCV如何判断点是否在给定的轮廓中”这篇文章吧。

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寻找轮廓的方法在前面和章里面都经常用到了，如果我们判断一个点是否在轮廓里面的话，OpenCV有这个函数来进行判断。

相关API

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

•  contour            ---输入轮廓

•  pt                     ---针对轮廓需要测试的点

•  measure_dist  ---如果非0，函数将估算点到轮廓最近边的距离。

用于测试一个点是否在多边形中
当measureDist设置为true时，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。
当measureDist设置为false时，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。

检测点的核心代码

代码段一

/// 得到轮廓  

std::vector > contours;   

std::vector hierarchy;  

cv::Mat src; //src为图像  

//contours为函数findContours计算得到的轮廓点分布值  

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

// 计算到轮廓的距离  

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(j,i) = cv::pointPolygonTest( contours[0], Point2f(i,j), true );  

} 

---

代码段二

/// 查找轮廓
std::vector > contours;
cv::Mat src; //src为输入图像

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

//判断p1(x,y)是否在轮廓内
cv::Point p1(x,y);
if (pointPolygonTest(Contours[j],cv::Point(x1,y1),false) == 1)
{    
    cout<}

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当前名称：C++OpenCV如何判断点是否在给定的轮廓中
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