OPenCV结构分析与形状描述符(2)计算轮廓周长的函数arcLength()的使用

  • 操作系统:ubuntu22.04
  • OpenCV版本:OpenCV4.9
  • IDE:Visual Studio Code
  • 编程语言:C++11

算法描述

计算轮廓的周长或曲线的长度。

该函数计算曲线的长度或闭合轮廓的周长。

如果曲线是闭合的(即首尾相连),则计算的是轮廓的周长。

如果曲线是开放的(即首尾不相连),则计算的是曲线的长度。

函数原型

cpp 复制代码
double cv::arcLength	
(
	InputArray 	curve,
	bool 	closed 
)		

参数

  • 参数curve 输入的二维点向量,存储在 std::vector 或 Mat 中。
  • 参数closed 标志,指示曲线是否是闭合的。

代码示例

cpp 复制代码
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 加载一张图片
    cv::Mat img = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/hawk.jpg", cv::IMREAD_COLOR );

    if ( img.empty() )
    {
        std::cerr << "Error: Image cannot be loaded!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 转换为灰度图
    cv::Mat grayImg;
    cv::cvtColor( img, grayImg, cv::COLOR_BGR2GRAY );

    // 二值化处理
    cv::Mat binaryImg;
    cv::threshold( grayImg, binaryImg, 0, 255, cv::THRESH_BINARY_INV + cv::THRESH_OTSU );

    // 查找轮廓
    std::vector< std::vector< cv::Point > > contours;
    cv::findContours( binaryImg, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE );

    // 计算每个轮廓的周长,并进行近似
    std::vector< std::vector< cv::Point > > approxContours( contours.size() );
    for ( size_t i = 0; i < contours.size(); ++i )
    {
        // 计算闭合轮廓的周长
        double perimeter = cv::arcLength( contours[ i ], true );
        std::cout << "Perimeter of the closed contour: " << perimeter << std::endl;

        // 近似轮廓
        cv::approxPolyDP( contours[ i ], approxContours[ i ], 0.02 * perimeter, true );

        // 绘制原始轮廓
        cv::drawContours( img, contours, static_cast< int >( i ), cv::Scalar( 0, 255, 0 ), 2 );

        // 绘制近似后的轮廓
        cv::drawContours( img, approxContours, static_cast< int >( i ), cv::Scalar( 255, 0, 0 ), 2 );
    }

    // 显示结果图像
    cv::imshow( "Contours and Approximations", img );

    // 等待按键,关闭窗口
    cv::waitKey( 0 );

    return 0;
}

运行结果

终端输出:

bash 复制代码
Perimeter of the closed contour: 20.4853
Perimeter of the closed contour: 1176.15

图像:

相关推荐
喜欢就别1 小时前
【Agentic RL / 强化学习 / OPD】OpenClaw-RL 源码阅读笔记 --- (2)--- On-Policy Distillation
人工智能·笔记
糯米导航4 小时前
AI 视觉回归实战:截图对比不是“找不同”,如何让智能差异分析真正服务 UI 质量
人工智能·ui·回归
科技圈观察5 小时前
2026年好伴AI医疗专用大模型应用梳理与梯队参考
人工智能
jkyy20145 小时前
深耕AI健康医疗数据智库,赋能企业构建主动健康管理新生态
大数据·人工智能·健康医疗
cd_949217215 小时前
3D角色自动绑骨怎么做?用V2Fun完成建模、绑定、动作和导出
人工智能·3d
瑞禧生物tech5 小时前
SH-PEG-Biotin巯基-聚乙二醇-生物素 HS-PEG-Bio 深度解析
人工智能
QYR-分析5 小时前
机器人安全控制器行业高速扩容 本土替代迎来全新发展窗口期
人工智能·安全·机器人
bryant_meng6 小时前
【MV】Machine Vision Fundamentals: MV vs. CV Explained
计算机视觉·机器视觉·数字图像处理·cv·mv
冬奇Lab6 小时前
MCP 系列(06):MCP vs Function Calling——用数据说话的选型指南
人工智能
冬奇Lab6 小时前
每日一个开源项目(第159篇):Vibe-Trading - 用自然语言做量化研究,AI 驱动的个人交易 Agent
人工智能·开源·资讯