如何检查点是否位于轮廓内部？

Question

我已经在极值点周围画了一个轮廓线。在多边形内部还有其他点。 如何检查它们是否在轮廓线内？

- OPV

Answer 1

您可以使用OpenCV中可用的cv2.pointPolygonTest()函数。例如：dist = cv2.pointPolygonTest(cnt,(50,50),True)。在此示例中，我们正在检查坐标(50,50)是否存在于轮廓cnt中。

1. dist返回以下三种情况之一：
   • 如果点在轮廓内，则返回正数值
   • 如果点在轮廓外，则返回负数值
   • 如果点在轮廓上，则返回零
2. 在cv2.pointPolygonTest()函数中，第三个参数决定您想要以下两种情况之一：
   • 如果设置为True，dist将返回点的正/负距离，具体取决于该点是否位于轮廓内部或外部。
   • 另一方面，如果设置为False，则它将根据点位于轮廓内部、外部还是轮廓上返回+1、-1或0。

有关详细信息，请参见文档。

说明：

我添加了一个示例来展示如何使用它。我考虑了以下图像以获取轮廓： 我假设以下点用于说明： (50, 70), (170, 152), (152, 48)

dist1 = cv2.pointPolygonTest(contours[0], (50, 70), True) #green 
dist2 = cv2.pointPolygonTest(contours[0], (170, 152), True) #blue
dist3 = cv2.pointPolygonTest(contours[0], (152, 48), True) #red

print('dist1 : ', dist1)
print('dist2 : ', dist2)
print('dist3 : ', dist3)

输出：

('dist1 : ', -45.17742799230607)
('dist2 : ', 49.9799959983992)
('dist3 : ', -0.0)

- Jeru Luke

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我可以使用这个函数来检查点是否在多边形内吗？ - OPV

是的。您使用的多边形必须作为轮廓传递。 - Jeru Luke

是的。逐个传入一个点。如果您有一堆要测试的点，请将它们依次传递在一个“列表”中。 - Jeru Luke

谢谢。我创建了一个四边形并检查了点在其中的位置：L_DANGEROUS_ZONE = [ [57,356], [357,343], [828,847], [319,1069] ] ctr_dng = np.array(L_DANGEROUS_ZONE).reshape((-1,1,2)).astype(np.int32) dist = cv2.pointPolygonTest(ctr_dng,(center_x, center_y), True) 如果距离大于等于0： k_dng += 1 - Orlov Const

奇怪的是，这个函数要求轮廓的np.dtype为int类型。 - GeneralCode