详解OpenCV的椭圆曲线点坐标近似计算函数ellipse2Poly()
函数ellipse2Poly()可用于近似计算椭圆曲线的像素坐标。 而前面介绍过的函数ellipse()则是直接在图像中绘制椭圆,详情见 https://www.hhai.cc/thread-174-1-1.html
函数ellipse2Poly()的C++原型如下:
void cv::ellipse2Poly(Point center,
Size axes,
int angle,
int arcStart,
int arcEnd,
int delta,
std::vector< Point > & pts)
函数ellipse2Poly()的Python原型如下:
pts=cv.ellipse2Poly(center, axes, angle, arcStart, arcEnd, delta)
参数意义如下: center—椭圆的中心坐标。 axes—椭圆的长半轴和短半轴的长度。 angle—椭圆旋转的角度,单位为度。 arcStart–椭圆孤起始的角度,单位为度。 arcEnd—椭圆弧终止的角度,单位为度。 delta—点与点之间的角度分辨率,其实就是对椭圆曲线的近似度。 pts—存储椭圆曲线像素坐标的数组。
上面的各参数除了参数delta不太好理解,其它都很好理解。
对于参数delta的意义,通过两个例子,大家就清楚了。
我们把函数ellipse2Poly()近似得到的曲线绘制出来,示例代码及运行结果如下:
import numpy as np
import cv2 as cv
if __name__ == '__main__':
img = np.zeros((400, 400, 3), dtype='uint8')
points = cv.ellipse2Poly((200, 200), (100, 70), 0, 0, 360, 3)
for i in range(len(points) - 1):
img = cv.line(img, (points[i][0], points[i][1]), (points[i + 1][0], points[i + 1][1]),
(255, 0, 0), 2, cv.LINE_4, 0)
cv.imshow('Image', img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
当delta=3时的运行结果如下: 当delta=30时的运行结果如下: 通过上面的运行结果和示例代码,大家就知道函数函数ellipse2Poly()中参数delta的意义了,也知道函数ellipse2Poly()的使用方法了。
接下来,再附一个函数ellipse2Poly()的C++示例代码:
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat A1 = Mat::zeros(400, 400, CV_8UC3);
std::vector< Point > points;
ellipse2Poly(Point(200, 200), Size(100, 70), 0, 0, 270, 3, points);
int i = 0;
for (int i = 0; i < points.size() - 1; i++)
{
line(A1, points[i], points[i+1], Scalar(0, 255, 0));
}
imshow("A1", A1);
cv::waitKey(0);
return(0);
}
运行结果如下:
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