OpenCV学习(34) 点到轮廓的距离

      在OpenCV中，可以很方便的计算一个像素点到轮廓的距离，计算距离的函数为：

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

Parameters:

• contour – 输入参数轮廓。
• pt – 测试的点。
• measureDist – 如果为false的话，则函数计算符号，在轮廓外部在为-1，在轮廓内为1，在轮廓上，则为0。如果为ture，则计算实际的像素符号距离，在轮廓外的点像素距离为负值，在内的点，像素距离为正值。

下面的是计算一副图像中各个像素到轮廓距离的代码：

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
using namespace cv;
using namespace std;

using namespace cv;
using namespace std;

int main( int argc, char** argv )
    {
    //创建一副图像
    const int r = 100;
    Mat src = Mat::zeros( Size( 4*r, 4*r ), CV_8UC1 );

    //创建一个轮廓序列
    vector<Point2f> vert(6);

    vert[0] = Point( 1.5*r, 1.34*r );
    vert[1] = Point( 1*r, 2*r );
    vert[2] = Point( 1.5*r, 2.866*r );
    vert[3] = Point( 2.5*r, 2.866*r );
    vert[4] = Point( 3*r, 2*r );
    vert[5] = Point( 2.5*r, 1.34*r );

    //画轮廓
    for( int j = 0; j < 6; j++ )
        { line( src, vert[j],  vert[(j+1)%6], Scalar( 255 ), 3, 8 ); }

    //得到轮廓
    vector<vector<Point> > contours; vector<Vec4i> hierarchy;
    Mat src_copy = src.clone();

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

    //计算顶点到轮廓的距离
    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) = pointPolygonTest( contours[0], Point2f(i,j), true ); }
        }

    double minVal; double maxVal;
    minMaxLoc( raw_dist, &minVal, &maxVal, 0, 0, Mat() );
    minVal = abs(minVal); maxVal = abs(maxVal);

    //用户型化的方式显示距离
    Mat drawing = Mat::zeros( src.size(), CV_8UC3 );

    for( int j = 0; j < src.rows; j++ )
        { for( int i = 0; i < src.cols; i++ )
        {
        //在外部
        if( raw_dist.at<float>(j,i) < 0 )
            { drawing.at<Vec3b>(j,i)[0] = 255 - (int) abs(raw_dist.at<float>(j,i))*255/minVal; }
        //在内部
        else if( raw_dist.at<float>(j,i) > 0 )
            { drawing.at<Vec3b>(j,i)[2] = 255 - (int) raw_dist.at<float>(j,i)*255/maxVal; }
        else
            // 在边上
            { drawing.at<Vec3b>(j,i)[0] = 255; drawing.at<Vec3b>(j,i)[1] = 255; drawing.at<Vec3b>(j,i)[2] = 255; }
        }
        }

    namedWindow( "image", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
    imshow( "image", src );
    namedWindow( "Distance", CV_WINDOW_AUTOSIZE );
    imshow( "Distance", drawing );

    waitKey(0);
    return(0);
    }

对于轮廓外的点，越是蓝色，则距离轮廓越近，轮廓内的点，越是红色距离轮廓越近，轮廓上点距离为0，用白色表示。

程序执行后效果：

程序代码：工程FirstOpenCV30