imgproc模块--多边形测试

1.目的
（1）使用openCV函数pointPolygonTest进行多边形测试

2.部分代码解释
（1）pointPolygonTest

/**//*pointPolygonTest参数解释contours[0]:测试轮廓Point：测试点measureDist:bool变量，true：则函数估计点到最近轮廓边缘的距离，false：检测点是否在边缘轮廓中*///PS:pointPolygonTest函数返回值根据measureDist确定，//measureDist为true，函数返回点到最近边缘轮廓的距离，正数（inside），负数（outside），零（on an edge）//measureDist为false,函数返回点到最近边缘轮廓的情况，1（inside），-1（outside），0（on an edge）src_dist.at<float>(i,j) = pointPolygonTest(contours[0], Point2f(j,i), true);

3.完整代码
（1）CommonInclude.h

#ifndef COMMON_INCLUDE#define COMMON_INCLUDE#include<iostream>#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>using namespace std;using namespace cv;#endif

（2）PolygonTest.cpp

#include "CommonInclude.h"/** @function main */int main( int argc, char** argv ){    // 创建一个图形         const int r = 100;    Mat src = Mat::zeros( Size( 4*r, 4*r ), CV_8UC1 );    // 绘制一系列点创建一个轮廓:    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 );    // 在src内部绘制    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);    // 计算到轮廓的距离    Mat src_dist = Mat(src.size(), CV_32FC1);    for(int i=0; i<src_dist.rows; i++){        for(int j=0; j<src_dist.cols; j++){            /*            pointPolygonTest参数解释            contours[0]:测试轮廓            Point：测试点            measureDist:bool变量，true：则函数估计点到最近轮廓边缘的距离，false：检测点是否在边缘轮廓中            */            //PS:pointPolygonTest函数返回值根据measureDist确定，            //measureDist为true，函数返回点到最近边缘轮廓的距离，正数（inside），负数（outside），零（on an edge）            //measureDist为false,函数返回点到最近边缘轮廓的情况，1（inside），-1（outside），0（on an edge）            src_dist.at<float>(i,j) = pointPolygonTest(contours[0], Point2f(j,i), true);        }    }    double minVal; double maxVal;    minMaxLoc( src_dist, &minVal, &maxVal, 0, 0, Mat());    minVal = abs(minVal); maxVal = abs(maxVal);    // 图形化的显示距离    Mat drawing = Mat::zeros( src.size(), CV_8UC3 );    for( int j = 0; j < src.rows; j++ )    {        for( int i = 0; i < src.cols; i++ )        {            //在轮廓中            if( src_dist.at<float>(j,i) < 0 )            {                drawing.at<Vec3b>(j,i)[0] = 255 - (int) abs(src_dist.at<float>(j,i))*255/minVal;            }else if( src_dist.at<float>(j,i) > 0 ){                //在轮廓外                drawing.at<Vec3b>(j,i)[2] = 255 - (int) src_dist.at<float>(j,i)*255/maxVal;            }            else{                //在轮廓上                drawing.at<Vec3b>(j,i)[0] = 255;                drawing.at<Vec3b>(j,i)[1] = 255;                drawing.at<Vec3b>(j,i)[2] = 255;            }         }     }    // 创建窗口显示结果    char source_window[] = "Source";    namedWindow( source_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );    imshow( source_window, src );    namedWindow( "Distance", CV_WINDOW_AUTOSIZE );    imshow( "Distance", drawing );    waitKey(0);    return(0);}

参考文献
1.http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/shapedescriptors/point_polygon_test/point_polygon_test.html