前言

opencv 查找一个图片上的几何图像，通常我们使用findContours方法去查找图片中的轮廓，再通过查找到的轮廓数据加以清洗筛选出目标轮廓。

基本概念

一、轮廓

什么是轮廓

简单说轮廓就是一些列点相连组成形状，它们拥有同样的颜色，轮廓发现在图像的对象分析，对象检测等方面是非常有用的工具，在OpenCV中使用轮廓发现相关函数时要求输入的是二值图像，及做二值化处理，只保留黑白，这样便于轮廓提取、边缘提取等操作

函数

轮廓发现的函数与参数如下：

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findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None)

描述：查找二进制图像中的轮廓。该函数使用CITE算法：Suzuki85从二进制图像检索轮廓。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具

二、多边形逼近

什么是多边形逼近

多边形逼近，是通过对轮廓外形无限逼近，删除非关键点，得到轮廓的关键点，不断逼近轮廓真实形状的方法

函数

多边形逼近的函数和参数如下：

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approxPolyDP(curve, approxCurve, closed, approxCurve=None)

描述：函数approxPolyDP以指定的精度近似多边形曲线逼近一条曲线或多边形和另一条曲线/多边形的多边形顶点，以便它们之间的距离小于或等于指定的精度。它使用Douglas-Peucker算法 http://en.wikipedia.org/wiki/Ramer-Douglas-Peucker_algorithm

三、几何距计算

什么是几何距计算通过计算一阶几何距得到指定轮廓的中心位置，计算几何距的函数与参数

图像几何距计算是图像的几何特征，高阶几何距中心化之后具有特征不变性，可以产生Hu距输出，用于形状匹配等操作，这里我们通过计算一阶几何距得到指定轮廓的中心位置。

函数

计算几何距的函数与参数解释如下：

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moments(array, binaryImage=None)

描述：计算所有时刻，直到多边形或栅格化形状的三阶。该函数计算矢量形状或栅格化形状的力矩，直到三阶。结果返回到结构cv :: Moments中。