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OpenCV结构分析与形状描述符（23）确定一个点是否位于多边形内的函数pointPolygonTest()的使用

news 2025/8/9 22:16:23

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

进行点在轮廓内的测试。
该函数确定点是在轮廓内、轮廓外，还是位于一条边上（或与顶点重合）。它返回正值（内部）、负值（外部），或零值（在一条边上）。当 measureDist=false 时，返回值分别是 +1（内部）、-1（外部）和 0（在一条边上）。否则，返回值是从点到最近轮廓边的带符号距离。
下面是一个函数样本输出，其中每个图像像素都经过了轮廓测试：
在这里插入图片描述

函数原型


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

参数

参数contour 输入的轮廓。
参数pt 要测试的点。
参数measureDist 如果为 true，则函数估计点到最近轮廓边缘的带符号距离。否则，函数只检查点是否在轮廓内部。

返回值

当 measureDist=false 时，返回值是：
- +1：如果点在轮廓内部。
- -1：如果点在轮廓外部。
- 0：如果点在轮廓的边上或与顶点重合。
当 measureDist=true 时，返回值是从点到最近轮廓边的带符号距离。距离为正表示点在轮廓内部，距离为负表示点在轮廓外部，距离为零表示点在轮廓边上或与顶点重合。

代码示例


#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main()
{// 创建一个空白的图像cv::Mat image = cv::Mat::zeros( 300, 300, CV_8UC3 );// 创建一个示例轮廓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 ) );// 绘制轮廓std::vector<std::vector<cv::Point>> contours(1, contour);cv::drawContours(image, contours, 0, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);  // 在三通道图像的第一个轮廓上绘制绿色线条// 显示原始图像cv::imshow( "Original Image", image );// 创建一个掩码图像cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(  image.size(), CV_8UC1 );// 遍历每个像素并测试其位置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;  // 内部 如果点在轮廓内部，则在掩码图像上标记为白色（255）。}else{mask.at< uchar >( y, x ) = 125;  // 内部}}}// 显示掩码图像cv::imshow( "Mask Image", mask );cv::waitKey( 0 );return 0;
}