• 操作系統(tǒng)：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 編程語言：C++11

算法描述

進(jìn)行點在輪廓內(nèi)的測試。
該函數(shù)確定點是在輪廓內(nèi)、輪廓外，還是位于一條邊上（或與頂點重合）。它返回正值（內(nèi)部）、負(fù)值（外部），或零值（在一條邊上）。當(dāng) measureDist=false 時，返回值分別是 +1（內(nèi)部）、-1（外部）和 0（在一條邊上）。否則，返回值是從點到最近輪廓邊的帶符號距離。
下面是一個函數(shù)樣本輸出，其中每個圖像像素都經(jīng)過了輪廓測試：

函數(shù)原型

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

參數(shù)

• 參數(shù)contour 輸入的輪廓。
• 參數(shù)pt 要測試的點。
• 參數(shù)measureDist 如果為 true，則函數(shù)估計點到最近輪廓邊緣的帶符號距離。否則，函數(shù)只檢查點是否在輪廓內(nèi)部。

返回值

• 當(dāng) measureDist=false 時，返回值是：
  • +1：如果點在輪廓內(nèi)部。
  • -1：如果點在輪廓外部。
  • 0：如果點在輪廓的邊上或與頂點重合。
• 當(dāng) measureDist=true 時，返回值是從點到最近輪廓邊的帶符號距離。距離為正表示點在輪廓內(nèi)部，距離為負(fù)表示點在輪廓外部，距離為零表示點在輪廓邊上或與頂點重合。

代碼示例

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main()
{// 創(chuàng)建一個空白的圖像cv::Mat image = cv::Mat::zeros( 300, 300, CV_8UC3 );// 創(chuàng)建一個示例輪廓std::vector< cv::Point > contour;contour.push_back( cv::Point( 100, 100 ) );contour.push_back( cv::Point( 200, 100 ) );contour.push_back( cv::Point( 200, 200 ) );contour.push_back( cv::Point( 100, 200 ) );// 繪制輪廓std::vector<std::vector<cv::Point>> contours(1, contour);cv::drawContours(image, contours, 0, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);  // 在三通道圖像的第一個輪廓上繪制綠色線條// 顯示原始圖像cv::imshow( "Original Image", image );// 創(chuàng)建一個掩碼圖像cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(  image.size(), CV_8UC1 );// 遍歷每個像素并測試其位置for ( int y = 0; y < image.rows; ++y ){for ( int x = 0; x < image.cols; ++x ){cv::Point2f pixel( x, y );float result = cv::pointPolygonTest( contour, pixel, false );if ( result >= 0 ){mask.at< uchar >( y, x ) = 255;  // 內(nèi)部 如果點在輪廓內(nèi)部，則在掩碼圖像上標(biāo)記為白色（255）。}else{mask.at< uchar >( y, x ) = 125;  // 內(nèi)部}}}// 顯示掩碼圖像cv::imshow( "Mask Image", mask );cv::waitKey( 0 );return 0;
}

運行結(jié)果